mlr에서 multiclass.au1p 측정 값을 사용하는 방법

Question

mlr 패키지에서 multiclass.au1p 측정 값을 사용하려고합니다. 측정 multiclass.au1p가 필요 가 될 유형을 예측 : 'PROB'그것은 나에게 재미

오류가 없다는 오류를 (X는 [[I]], ...) 준! 나는 다음 prob는 할 유형을 예측 설정하려고 할 때

은 내가 setPredictType.Learner (학습자, predict.type)에

오류 사용되는 분류는 다음을 나에게 유사한 오류를 주었다 시도 까지 probs를 예측하지만 classif.xgboost.multiclass는이를 지원하지 않습니다!

어떻게 해결할 수 있습니까? 다음

당신은 확률을 예측 지원하는 분류를 사용할 필요가 내 코드

trainTask <- makeClassifTask(data = no_out_pso,target = "response_grade") 

    Clslearn = makeLearner("classif.xgboost", predict.type = "prob") 
    Clslearn = makeMulticlassWrapper(Clslearn, mcw.method = "onevsrest") 
    Clslearn = setPredictType(Clslearn, "prob") 

    rdesc = makeResampleDesc("CV", iters = 3) 

    r = resample(Clslearn, trainTask, rdesc, measures = list(mlr::acc, mlr::multiclass.au1p, mlr::multiclass.au1u)) 

    print(r) 

Answer 1

그것은 makeMulticlassWrapper 작동하지 않습니다 : 당신은 listLearners() 기능 목록을 얻을 수 있습니다. 코드에서 prob으로 설정하려고하면 오류가 발생합니다. 작동

코드 :

Clslearn = makeLearner("classif.xgboost", predict.type = "prob") 
rdesc = makeResampleDesc("CV", iters = 3) 
r = resample(Clslearn, iris.task, rdesc, measures = list(mlr::acc, mlr::multiclass.au1p, mlr::multiclass.au1u)) 

Answer 2

입니다. 이 (순간) 확률 예측을 지원하지 않기 때문에,

listLearners(properties = "prob")