插入符号nnet:logloss不适用于twoClassSummary

我有一个训练数据集

    Out  Revolver   Ratio     Num ...
0   1    0.766127   0.802982  0   ...
1   0    0.957151   0.121876  1 
2   0    0.658180   0.085113  0 
3   0    0.233810   0.036050  3 
4   1    0.907239   0.024926  5 

结果变量

Out

是二进制的，只接受值0或1

Num

不是一个因素

然后，我尝试使用插入符号运行

nnet

。我想最终尝试一下

nnGrid

，但我只想先确保它能正常工作：

nnTrControl=trainControl(method = "cv", classProbs = TRUE, summaryFunction = twoClassSummary, 
    number = 2,verboseIter = TRUE, returnData = FALSE, returnResamp = "all") 
#nnGrid = expand.grid(.size=c(1,4,7),.decay=c(0,0.001,0.1))

Outf<-factor(training$Out)
model <- train(Outf~ Revolver+Ratio+Num, data=training, method='nnet',
           trControl = nnTrControl, metric="logLoss")#, tuneGrid=nnGrid)

但是，我以前使用过

插入符号

，并得到了这个错误，我通过使用

make.names

解决了这个问题。因此，当我尝试以下方法时：

yCat<-make.names(training$Out, unique=FALSE, allow_=TRUE)
mnn <- model.matrix( ~Revolver + Ratio + Num, data = training)
model <- train(y=yCat, x=mnn, method='nnet',
           trControl = nnTrControl, metric="logLoss")#, tuneGrid=nnGrid)

但我不明白为什么它不根据

logLoss

进行评估

如果我用它来预测测试集

probs<-predict(model, newdata=testSet, type="prob")

我该如何解决这个问题

The metric "logLoss" was not in the result set. ROC will be used instead.

probs<-predict(model, newdata=testSet, type="prob")

 Error in eval(expr, envir, enclos) : object '(Intercept)' not found