Калибровка и подъемная схема с пакетом Caret R

Question

Я сравниваю различные прогностические модели в задаче двоичной классификации с использованием пакета caret R в отношении их прогностической эффективности (liftChart) и точности прогнозирования (калибровочный график). Я обнаружил следующие проблемы: 1. Иногда функция подъема очень-очень медленная, когда количество наблюдений достаточно велико или существуют различные конкурирующие классификаторы. Кроме того, мне интересно, можно ли вручную определить срезы калибровочного графика. У меня серьезная несбалансированная модель (средняя вероятность 5%), а функция графика калибровки предполагает равномерно распределенные разрезы.

Answer 1

График подъема выполняет вычисление для каждого уникального значения вероятности (во многом как кривая ROC), поэтому он медленный.

Ни один из этих вариантов не доступен прямо сейчас. Вы можете добавить две проблемы на страницу github. Я прямо сейчас заболел, но это не должно быть большим изменением (вы всегда можете внести свой вклад в решение проблемы).

Максимум