如何为标准包装中的roc_auc（）函数正确设置估计参数

Question

我想为模型计算AUC。

library(yardstick)
data(two_class_example)

此代码有效。

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

我喜欢指定参数，以便我的代码更易于阅读和调试。

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

这将产生以下错误

metric_summarizer（metric_nm =“ roc_auc”，metric_fn = roc_auc_vec，的错误：形式参数“ estimate”与多个实际参数匹配

请说明此错误。我认为Class1列是估计的类概率的向量。

Answer 1

根据该功能的帮助页面，Class1变量属于...参数，而不是估计参数（实际上，似乎不存在此类参数）。关于...，它显示为：

一组不加引号的列名或一个或多个dplyr选择器函数，用于选择哪些变量包含类概率。如果真值是二进制的，则仅应选择1列。否则，列数应为真值因子水平。

[基本上，您无需担心要指定的参数。