如何为 yardstick 包中的 roc_auc() 函数正确设置估计参数

Question

我想计算模型的 AUC。

library(yardstick)
data(two_class_example)

此代码有效。

roc_auc(
  two_class_example,
  truth = truth,
  Class1,
  options = list(smooth = TRUE)
)

我喜欢指定参数，这样我的代码更容易阅读和调试。

roc_auc(
  two_class_example,
  truth = truth,
  estimate=Class1,
  options = list(smooth = TRUE)
)

这会产生以下错误

Error in metric_summarizer(metric_nm = "roc_auc", metric_fn = roc_auc_vec, : formal argument "estimate" matched by multiple actual arguments

请解释这个错误。我认为 Class1 列是估计 class 概率的向量。

Answer 1

根据该函数的帮助页面，Class1 变量属于 ... 参数，而不是估计参数（事实上，似乎不存在这样的参数）。关于...，上面写着：

A set of unquoted column names or one or more dplyr selector functions to choose which variables contain the class probabilities. If truth is binary, only 1 column should be selected. Otherwise, there should be as many columns as factor levels of truth.

基本上，您无需担心指定问题。

如何为 yardstick 包中的 roc_auc() 函数正确设置估计参数

How to set the estimate argument correctly for roc_auc() function in yardstick package

r

roc

auc

yardstick