在R中使用火车函数进行分类并进行回归。如何?

我相对来说是R的新秀。无论如何,我正在处理一个我现在无法解决的问题。我必须用执行交叉验证的Knn(k = 7)进行分类,以评估10倍或更少倍的交叉验证将如何影响准确性。当我将默认度量标准更改为具有“准确性”的RMSE时,R会返回这种度量标准仅用于分类。所以我的问题是如何告诉R回归回归分类?

先感谢

parameter_grid_search <- expand.grid(kmax     = 7)

K <- train(X1 ~ X2,data,method = 'knn',tuneGrid = parameter_grid_search,trControl = 

            trainControl(method = 'cv',number = 15),metric ='accuracy')

# I leave to one only one because the other are the same with a different folding
xuguirong 回答:在R中使用火车函数进行分类并进行回归。如何?

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