R C5.0设置倾斜数据的度量（可能是F1度量？）

我有一个非二进制（三类）目标变量的高度倾斜数据。我想用R包

C5.0

和可选的

caret

来训练C5.0决策树分类。如何设置适用于此类数据的度量。我考虑过使用F1。我为

caret

+

rpart

构建了一个自定义函数，但我不知道如何为C5.0实现它。也许这甚至没有必要，因为C5.0可能已经能够处理扭曲的数据（老实说，我不太确定实现到底是如何工作的）

这里是我的

caret

代码和

rpart

：

harmonicF1 <- function(data, lev, model) {
  #treats the vectors like classes
  #data$obs and data$pred must be whole numbers
  scores <- vector(mode = "numeric", length = length(lev))
  names(scores) <- lev
  for(i in lev){
    tp=nrow(data[data$pred==i & data$obs==i,]);        
    fp=nrow(data[data$pred==i & data$obs!=i,]);
    fn=nrow(data[data$pred!=i & data$obs==i,]);
    f1=(2*tp)/(2*tp+fp+fn)
    scores[i]=f1;
  }
  harmonicF1 = 1/mean(1/scores)
  names(harmonicF1) <- "harmonicF1"
  return(harmonicF1);
}
fitControl <- trainControl(summaryFunction = harmonicF1)
fitModel_rpart <- train(cut ~ ., diamonds, method = "rpart", trControl = fitControl, metric = "harmonicF1", maximize=TRUE)

harmonicF1