Revoscaler rxBtree / rxDForest - Как построить классификатор
Я использую пакет Revoscaler в Azure на R-сервере и пытаюсь определить, как создать двоичный классификатор. Данные, которые я помещаю в модель для целевой переменной, являются целыми числами (1 или 0). Это нормально, или мне нужно использовать строку или коэффициент, чтобы алгоритм знал, что нужно выполнять классификацию вместо регрессии?
Кроме того, кажется, что нет никакой возможности получить непрерывный вывод из модели (т.е..37, .98), вместо этого он просто возвращает класс. Это правильно? Если да, есть ли способ рассчитать ROC / AUC?