r - 从模型性能计算中排除缺失值

我有一个数据集，我想构建一个模型，最好是使用caret包。我的数据实际上是一个时间序列，但问题并不特定于时间序列，只是我使用CreateTimeSlices进行数据分区。

我的数据有一定数量的缺失值NA，我将它们与caret代码分开估算。我还记录了他们的位置:

# a logical vector same size as the data, which obs were imputed NA
imputed=c(FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)
imputed[imputed] <- NA; print(imputed)
#### [1] FALSE FALSE FALSE    NA FALSE FALSE

我知道Caret train函数中有一个选项可以排除NA或使用不同的技术进行插补。那不是我想要的我需要在已估算的数据集上构建模型，但是我想从误差指标(RMSE，MAE等)的计算中排除估算点。

我不知道如何在插入符号中执行此操作。在我的第一个脚本中，我尝试手动进行整个交叉验证，然后进行了自定义的错误度量:

actual = c(5, 4, 3, 6, 7, 5)
predicted = c(4, 4, 3.5, 7, 6.8, 4)
Metrics::rmse(actual, predicted) # with all the points
#### [1] 0.7404953
sqrt(mean( (!imputed)*(actual-predicted)^2 , na.rm=T)) # excluding the imputed
#### [1] 0.676757

如何在caret中处理这种方式？还是有另一种避免手工编码的方法？

最佳答案

我不知道您是否正在寻找这个，但这是通过创建一个函数的简单解决方案。

i=which(imputed==F) ## As you have index for NA values

metric_na=function(fun, actual, predicted, index){
    fun(actual[index], predicted[index])
}

metric_na(Metrics::rmse, actual, predicted, index = i)
0.676757
metric_na(Metrics::mae, actual, predicted, index = i)
0.54

同样，您可以在计算所需指标时直接使用索引。

Metrics::rmse(actual[i], predicted[i])

关于r - 从模型性能计算中排除缺失值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/39893077/