我正在尝试进一步了解caret包，但在遇到一个障碍时不知道如何解决。

#loading up librarieslibrary(MASS)library(caret)library(randomForest)data(survey)data<-survey#create training and test setsplit <- createDataPartition(data$W.Hnd, p=.8)[[1]]train<-data[split,]test<-data[-split,]#creating training parameterscontrol <- trainControl(method = "cv",                        number = 10,                         p =.8,                         savePredictions = TRUE,                         classProbs = TRUE,                         summaryFunction = "twoClassSummary")#fitting and tuning modeltuningGrid <- data.frame(.mtry = floor(seq(1 , ncol(train) , length = 6)))rf_tune <- train(W.Hnd ~ . ,             data=train,             method = "rf" ,            metric = "ROC",            trControl = control)

我不断收到以下错误：

Error in evalSummaryFunction(y, wts = weights, ctrl = trControl, lev = classLevels,  :   attempt to apply non-function

我已经确认我的因变量(W.Hnd)是一个因子水平，因此使用随机森林进行分类是合适的。我的假设是caret不知道如何将randomForest算法应用到我的数据上？除此之外我没有任何头绪。

回答：

您在”twoClassSummary”周围加了引号，这使得它成为了一个字符向量。R 试图将这个字符向量作为函数来应用，这就是导致错误的原因。

去掉引号，然后再次尝试运行您的脚本。这应该可以正确调用twoClassSummary函数。

#creating training parameterscontrol <- trainControl(method = "cv",                        number = 10,                         p =.8,                         savePredictions = TRUE,                         classProbs = TRUE,                         summaryFunction = twoClassSummary)