R插入符号在交叉验证期间使用自定义概率阈值

R插入符号在交叉验证期间使用自定义概率阈值,r,svm,cross-validation,r-caret,R,Svm,Cross Validation,R Caret,我正在训练一个支持向量机,使用插入符号中的交叉验证方法,对具有高级不平衡的数据进行训练。我制作了一个自定义的求和函数,它最大化了F-度量,并使用classProbs=TRUE找到了一个最佳的类概率阈值,进一步最大化了F-度量 现在我想在交叉验证期间使用这个阈值,但我不知道如何使用。我能想到的唯一一件事是在计算F度量之前,使用我的自定义阈值和classProbs=TRUE中的概率,在summaryFunction中重新标记预测列,但我觉得这比实际更改阈值的效果要差 是否有办法实际更改阈值?如果没有

我正在训练一个支持向量机,使用插入符号中的交叉验证方法,对具有高级不平衡的数据进行训练。我制作了一个自定义的求和函数,它最大化了F-度量,并使用
classProbs=TRUE
找到了一个最佳的类概率阈值,进一步最大化了F-度量

现在我想在交叉验证期间使用这个阈值,但我不知道如何使用。我能想到的唯一一件事是在计算F度量之前,使用我的自定义阈值和
classProbs=TRUE
中的概率,在
summaryFunction
中重新标记预测列,但我觉得这比实际更改阈值的效果要差


是否有办法实际更改阈值?如果没有,重新标记是否有效?

@missue这不是在培训后而不是交叉验证期间找到最佳阈值吗?