如何為 yardstick 包中的 roc_auc() 函數正確設置估計參數

Question

我想計算模型的 AUC。

library(yardstick)
data(two_class_example)

此代碼有效。

roc_auc(
  two_class_example,
  truth = truth,
  Class1,
  options = list(smooth = TRUE)
)

我喜歡指定參數，以便我的代碼更易於閱讀和調試。

roc_auc(
  two_class_example,
  truth = truth,
  estimate=Class1,
  options = list(smooth = TRUE)
)

這給出了以下錯誤

metric_summarizer(metric_nm = "roc_auc", metric_fn = roc_auc_vec, 中的錯誤：形式參數“估計”與多個實際參數匹配

請解釋這個錯誤。 我認為 Class1 列是估計類概率的向量。

Answer 1

根據該函數的幫助頁面，Class1 變量屬於...參數，而不是估計參數（實際上，似乎不存在這樣的參數）。 關於... ，它寫道：

一組不帶引號的列名或一個或多個 dplyr 選擇器函數來選擇哪些變量包含類概率。 如果真值是二進制的，則只應選擇 1 列。 否則，應該有與真實因子水平一樣多的列。

基本上，您無需擔心指定。