如何根据 R 中的加权数据计算摘要统计信息？ （AUC、MSE、MAE、R2 等）
How can I calculated summary stats based on weighted data in R? (AUC, MSE, MAE, R2, etc.)
我正在创建一个闪亮的仪表板应用程序。此应用程序的一项功能是统计数据 table，它显示 MSE、MAE 以及 AUC 或 R2，具体取决于哪个相关。
这些统计数据目前只是基于数据，平等对待每一行。但是，数据包含一个权重列。有些权重为 1，但大多数权重都是一个乱数（即 3.4241）。
我不确定如何实现此功能。
我正在使用 ModelMetrics 包中的函数 mse、mae 和 auc。他们采用实际值向量和预测值向量。似乎没有任何用于计算权重的选项。
有人有什么想法吗？我猜我需要制作我自己的函数版本，但我不确定如何去做。
发布这篇文章后，我最终发现了“MetricsWeighted”包，它对这些统计数据中的每一个都有加权函数。它似乎按预期工作。
我正在创建一个闪亮的仪表板应用程序。此应用程序的一项功能是统计数据 table，它显示 MSE、MAE 以及 AUC 或 R2，具体取决于哪个相关。
这些统计数据目前只是基于数据，平等对待每一行。但是，数据包含一个权重列。有些权重为 1，但大多数权重都是一个乱数（即 3.4241）。 我不确定如何实现此功能。
我正在使用 ModelMetrics 包中的函数 mse、mae 和 auc。他们采用实际值向量和预测值向量。似乎没有任何用于计算权重的选项。
有人有什么想法吗？我猜我需要制作我自己的函数版本，但我不确定如何去做。
发布这篇文章后，我最终发现了“MetricsWeighted”包，它对这些统计数据中的每一个都有加权函数。它似乎按预期工作。