r 语言yardstick
时间: 2023-08-11 08:02:21 浏览: 52
R语言的yardstick包是一个在机器学习领域中用于评估模型性能的工具包。该工具包提供了一系列的函数,用于计算和查看各种指标,例如准确率、AUC(ROC曲线下面积)、F1分数、召回率等。
yardstick包的使用非常简单,只需将预测结果和实际标签作为输入,即可获得所需的指标结果。此外,yardstick还支持将模型性能进行可视化展示,例如制作ROC曲线、精确-召回率曲线等。这有助于我们更好地理解和比较不同模型的表现。
此外,yardstick包还提供了一些辅助函数,用于变换模型预测结果或处理不平衡数据集。例如,可以使用`metric_set()`函数计算多个评估指标,并查看它们之间的比较结果;可以使用`balancing()`函数对数据集进行重采样,以解决样本不平衡问题。
总而言之,R语言的yardstick包为我们提供了一个方便、全面的工具,用于评估机器学习模型的性能。它简化了性能评估的过程,并提供了多种指标和可视化方法,使我们能够更好地理解和比较不同模型的优劣。无论是初学者还是经验丰富的数据科学家,都可以从yardstick包中受益,并提高模型构建和评估的效率。
相关问题
Backtrace: ▆ 1. ├─pred_lm %>% roc_auc(truth = 是否发生, .pred_pass) 2. ├─yardstick::roc_auc(., truth = 是否发生, .pred_pass) 3. └─yardstick:::roc_auc.data.frame(., truth = 是否发生, .pred_pass) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 20 hidden frames.
这个Backtrace显示在运行`roc_auc()`函数时,代码中使用了`pred_lm`作为输入,但是在`roc_auc()`函数中没有正确指定`.pred_pass`列。这可能是因为在`pred_lm`中并没有包含`.pred_pass`列,或者是因为在调用`roc_auc()`函数时,没有正确指定`.pred_pass`列。
您可以尝试检查一下`pred_lm`数据框中是否包含`.pred_pass`列,并且检查一下是否正确指定了`.pred_pass`列。另外,您也可以尝试在`roc_auc()`函数中使用正确的列名。
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