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回归模型不适用于度量准确性。

r
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我正在尝试使用R语言进行机器学习模型的研究。通常来说，训练模型效果不佳。

最初的回答: 我在用R语言进行机器学习模型的研究，但是训练模型的效果并不好。
# # Logistic regression multiclass
for (i in 1:30) {
  # split data into training/test 
  trainPhyIndex <- createDataPartition(subs_phy$Methane, p=10/17,list =  FALSE)
  trainingPhy <- subs_phy[trainPhyIndex,]
  testingPhy <- subs_phy[-trainPhyIndex,]
  # Pre-process predictor values

  trainXphy <- trainingPhy[,names(trainingPhy)!= "Methane"]
  preProcValuesPhy <- preProcess(x= trainXphy,method = c("center","scale"))

  # using boot to avoid over-fitting
  fitControlPhyGLMNET <- trainControl(method = "repeatedcv",
                           number = 10,
                           repeats = 4,
                           savePredictions="final",
                           classProbs = TRUE
                           )

  fit_glmnet_phy <- train (Methane~.,
                           trainingPhy,
                           method = "glmnet", 
                           tuneGrid = expand.grid(
                             .alpha =0.1,
                             .lambda = 0.00023),
                           metric = "Accuracy",
                           trControl = fitControlPhyGLMNET)
  pred_glmnet_phy <- predict(fit_glmnet_phy, testingPhy)


  # Get the confusion matrix to see accuracy value

  u <- union(pred_glmnet_phy,testingPhy$Methane)
  t <- table(factor(pred_glmnet_phy, u), factor(testingPhy$Methane, u))
  accu_glmnet_phy <- confusionMatrix(t)
#   accu_glmnet_phy<-confusionMatrix(pred_glmnet_phy,testingPhy$Methane) 

glmnetstatsPhy[(nrow(glmnetstatsPhy)+1),] = accu_glmnet_phy$overall

}
glmnetstatsPhy

这个程序总是在执行 fit_glmnet_phy <- train (Methane~., .. 这个命令时停止，并显示：

"最初的回答"

Metric Accuracy not applicable for regression models

我对这个错误没有任何想法。我还附上了mathane的类型。点击查看图片描述。最初的回答。
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这个错误很可能意味着你的目标变量是数值型的，导致glmnet()在度量标准设置为“Accuracy”的情况下运行回归模型，而此度量标准并不适用于回归模型。'Accuracy'是分类模型的度量标准。你希望'Methane'是什么类型的变量？它是连续的还是一个因子（离散的）？根据你想要混淆矩阵，我假设你希望它是一个因子变量，这样glment()就会生成一个分类（逻辑回归）算法。 - undefined
谢谢！变量的类型是浮点数。这是导致错误的主要原因吗？有没有办法修复它？我非常感激。 - undefined
1
如果你正在预测数值（浮点数），glment()使用回归而不是分类，因此你将无法创建混淆矩阵。甲烷代表什么？你能发布一份数据样本吗？ - undefined
甲烷是指甲烷的产生。我想利用社区分析的结果来通过机器学习预测甲烷的产量。我已经更新了一张关于我的数据的图表。谢谢！ - undefined
2
明白了。我正在尝试创建一个分类并将甲烷转换为二进制。非常感谢。我也尝试使用RMSE替代准确率(Accuracy)。是否有任何函数或命令可用于评估算法。我的意思是我们可以使用 confusionMatrix 并设置 metric='Accuracy' 来评估算法。我想知道是否有任何函数可用于使用 metric='RMSE' 评估算法？ - undefined
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1个回答
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尝试对输入列进行规范化，并将输出列映射为因子。这有助于解决类似问题。

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