特异性训练

Question

我使用 Caret 来训练我的模型（二元分类任务）。我如何确保 train() 不是根据准确性指标进行训练，而是根据特异性 (TN / (TN+FP)) 指标进行训练？

什么对准确性有效：

control <- trainControl(method="cv", number=10) 
metric <- "Accuracy"

set.seed(7) 
fit.svm <- train(target_var ~., data=dataset, method="svmRadial", metric=metric, trControl=control)

改不了：

metric = "Specificity"

有谁知道如何训练模型来优化特异性？

韩国, 阿南德

Answer 1

尝试将 summaryFunction 参数指定给 twoClassSummary 和 trainControl 以及 classProbs = TRUE 和 metric = "Spec" inside train():

control <- trainControl(method="cv", 
                        number=10, 
                        summaryFunction = twoClassSummary,
                        classProbs = TRUE) 

fit.svm <- train(target_var ~., 
                 data=dataset,
                 method="svmRadial", 
                 metric="Spec", 
                 trControl=control)

特异性训练

Train on Specificity

r

r-caret