小编veg*_*tvd的帖子

我刚刚针对我目前正在处理的特定问题进行了从caret到的切换mlr。我想知道这里是否有人熟悉在resample()函数中指定自定义性能度量。

这是一个可重现的代码示例：

library(mlr)
library(mlbench)

data(BostonHousing, package = "mlbench")

task_reg1  <- makeRegrTask(id = "bh", data = BostonHousing, target = "medv")
lrn_reg1   <- makeLearner(cl = "regr.randomForest",
                        predict.type = "response",
                        mtry=3) 
cv_reg1 <- makeResampleDesc("RepCV", folds = 5, reps = 5)

regr_1 <- resample(learner = lrn_reg1,
                     task = task_reg1,
                     resampling = cv_reg1,
                     measures = mlr::rmse)

我想计算平均绝对比例误差，而不是计算 RMSE 。例如，可以在Metrics包中找到用于此的函数：Metrics::mase()。

我试图measures = Metrics::mase直接包含在resample()调用中，但正如预期的那样，有点乐观，我收到以下错误： Error in checkMeasures(measures, task) : Assertion on …