質問編集履歴
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@@ -59,3 +59,49 @@
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同様にはlasso回帰のcalibrationは書けないのでしょうか？
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library(caret)などを使用した方が良いのでしょうか？(train関数など？)
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他の方法として、以下の方法を試してみました。
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データベースはres_lasssoという形にしています
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```R
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ctrl <- trainControl(method = "cv",classProbs=TRUE,number=10,selectionFunction = "best")
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#res_lasso_linar <- train(res_lasso[,-1],res_lasso[,1],method="glm",trControl=fitControl)
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linear_lift <- train(x=res_lasso[,-1],y=res_lasso[,1],
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method = "glm", metric = "ROC",
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trControl = ctrl)
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lift_results <- data.frame(Class = res_lasso[,1])
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lift_results$LINEAR <- predict(linear_lift, res_lasso, type = "prob")[,"Class1"]
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head(lift_results)
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すると、以下のエラーが出てきました。
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You are trying to do regression and your outcome only has two possible values Are you trying to do classification? If so, use a 2 level factor as your outcome column.Error in evalSummaryFunction(y, wts = weights, ctrl = trControl, lev = classLevels, :
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Error in evalSummaryFunction(y, wts = weights, ctrl = trControl, lev = classLevels, : train()'s use of ROC codes requires class probabilities. See the classProbs option of trainControl()
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おそらくglmでoutcomeを二値変数にしているので、チューニングがうまくいっていないという意味なのかと思いますが、どこの部分かがわかりません。
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誰か助けて頂けますと幸いです。
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