`caret` 中的训练误差率

Question

我不知道如何使用R中的caret包提取训练误差（即在训练集上获得的误差）。例如，我有以下模型：

data(iris);
library(caret);
model<-train(Species~., data=iris, method='knn', trControl=trainControl(method='cv', number=10), tuneGrid=data.frame(k=20))

我希望能够看到模型在训练数据上的表现如何。我知道可以使用model$results获取每个折叠测试集上的性能，但这不是我想要的。我想展示训练误差有多过于乐观，但我无法做到。这里的文档：

http://www.inside-r.org/packages/cran/caret/docs/train

说明：

results：一个数据框，包含训练错误率和调整参数的值。

这个说法不正确，因为在我的情况下，model$results$Accuracy总是完全等于mean(model$resample$Accuracy)的值。这是测试误差率的值。我想要训练误差率。是否有一种方法可以获得它？

- 5xum

---

请查看此帖子。 - phiver

@phiver 我真的看不出那篇帖子有什么用处。它没有告诉我任何新东西，也没有回答问题。 - 5xum

Answer 1

我认为您需要的是这样的内容：

model3<-train(Species~., data=iris, method='knn', trControl=trainControl(method='none'), tuneGrid=data.frame(k=20))
testPred <- predict(model3, iris)
postResample(testPred, iris$Species)

Accuracy    Kappa 
    0.98     0.97 

- gd047

---

我想是的。但是假设我的tuneGrid更大，我想要在1到20之间的每个k的训练准确性。这不可能只通过巧妙地调用“train”来实现吗？ - 5xum