使用插入符號r進行錯誤調整自定義算法

Question

我想用插入符號調整自定義算法的兩個參數。 Un參數（lambda）是數字，另一個參數（prior）是字符。 該參數可以采用兩個值“已知”或“未知”。 我僅使用lambda參數調整了算法。 沒關系。 但是，當我添加字符參數（之前）給我以下錯誤：

1：在eval（expr，envir，enclos）中：Resample01的模型擬合失敗：lambda = 1，prior = unknown mdp中的錯誤找不到對象“分配”

該錯誤必須與指定字符參數（先前）的方式有關。 這是我的代碼：

my_mod$parameters <- data.frame(
  parameter = c("lambda","prior"),
  class = c("numeric", "character"),
  label = c("sample_length", "prior_type"))

## The grid Element

my_mod$grid <- function(x, y, len = NULL){expand.grid(lambda=1:2,prior=c("unknown", "known"))}

mygrid<-expand.grid(lambda=1:2,prior=c('unknown','known'))


## The fit Element

my_mod$fit <- function(x, y, wts, param, lev, last, classProbs, ...){ 
  mdp(Class=y,data=x,lambda=param$lambda,prior=param$prior,info.pred ="yes")
}

## The predict Element

mdpPred <- function(modelFit, newdata, preProc = NULL, submodels = NULL)
  predict.mdp(modelFit, newdata)
my_mod$predict <- mdpPred

fitControl <- trainControl(method = "cv",number = 5,repeats = 5)

train(x=data, y = factor(Class),method = my_mod,trControl = fitControl, tuneGrid = mygrid)

Answer 1

那是因為您必須在fit函數中指定as.character(param$prior) 。