针对 ROC 优化时的插入符 "Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : final tuning parameters could not be determined"

Question

我正在尝试创建一个二元分类器，使用 caret 建模以优化 ROC。我尝试的方法是 C5.0，我收到以下错误和警告：

Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : 
  final tuning parameters could not be determined
In addition: Warning messages:
1: In nominalTrainWorkflow(x = x, y = y, wts = weights, info = trainInfo,  :
  There were missing values in resampled performance measures.
2: In train.default(x, y, weights = w, ...) :
  missing values found in aggregated results

我早些时候用 C5.0 和 caret 对相同的训练数据进行了建模，但是针对准确性进行了优化并且没有在控件中使用 twoClassSummary，并且运行没有错误。

我的 ROC 运行调整网格和控制是

c50Grid <- expand.grid(.trials = c(1:9, (1:10)*10),
                       .model = c("tree", "rules"),
                       .winnow = c(TRUE, FALSE))

fitTwoClass <- trainControl(
  method = "repeatedcv",
  number = 5,
  repeats = 5,
  classProbs=TRUE,
  summaryFunction = twoClassSummary
  )

在准确性运行期间，我省略了控件的 classProbs 和 summaryFunction 部分。

对于建模，命令是

fitModel <- train(
  Unhappiness ~ .,
  data = dnumTrain,
  tuneGrid=c50Grid,
  method = "C5.0",
  trControl = fitTwoClass,
  tuneLength = 5,
  metric= "ROC"
  )

谁能告诉我如何解决这个问题？不确定要调整什么参数（如果有的话）以使其工作，虽然我相信数据集应该没问题（因为它运行在优化准确性时没问题）。

要重现，可以从 this link 中的文件 load 编辑训练集 dnumTrain。

Answer 1

我想我可能已经解决了这个问题：在评论中看到@Pascal 能够运行没有错误的代码，并意识到我得到了一个相当随机的结果运行宁它使用 ctree，我进一步研究了可能与随机性有关的领域：随机种子。

看来问题出在我将使用 doSNOW 的过程并行化到 4 个处理器，并且需要为每次迭代设置种子以避免随机性蔓延（参见对 [=14= 的回答） ]).我怀疑随机数据导致某些折叠没有有效值。

无论如何我设置种子如下：

CVfolds <- 5
CVreps <- 5
seedNum <- CVfolds * CVreps + 1
seedLen <- CVfolds + tuneLength
# create manual seeds vector for parallel processing repeatibility
set.seed(123)
seeds <- vector(mode = "list", length = seedNum)
for(i in 1:(seedNum-1)) seeds[[i]] <- sample.int(1000, seedLen)  
## For the last model:
seeds[[seedNum]] <- sample.int(1000, 1)

fitTwoClass <- trainControl(
  method = "repeatedcv",
  number = CVfolds,
  repeats = CVreps,
  classProbs=TRUE,
  summaryFunction = twoClassSummary,
  seeds = seeds
  )

到目前为止，我已经 fitModel 重新训练了 3 次，但还没有 error/warning，所以我希望这确实是我问题的答案。

针对 ROC 优化时的插入符 "Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : final tuning parameters could not be determined"

Caret "Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : final tuning parameters could not be determined" when optimizing for ROC

r

r-caret

roc