mlrでmulticlass.au1p measureを使用する方法

Question

mlrパッケージでmulticlass.au1p measureを使用しようとしています。 'PROB'：multiclass.au1pは がするタイプを予測する必要が測定：それは

FUNで

エラー（X [i]が]、...）と言って私にエラーを与えました！しよう：私はPROBするタイプを予測する設定しようとしたとき、それは私に私がsetPredictType.Learnerで

エラー（学習者、predict.type）を使用する任意の分類子のために、次のようなエラーを与えた

にprobを予測しますが、classif.xgboost.multiclassはそれをサポートしていません！

どうすれば解決できますか？続き

はあなたが確率を予測するサポート分類器を使用する必要が私のコード

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

それはmakeMulticlassWrapperでは動作しません：あなたはlistLearners()機能のリストを取得することができます。あなたのコードでprobに設定しようとすると、私もエラーになります。動作

コード：

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

です。これは（現時点では）確率予測をサポートしていないため、

listLearners(properties = "prob")