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我的问题与在 R 中使用函数生成混淆矩阵有关table()。我正在寻找不使用包（例如插入符号）的解决方案。

假设这些是我们predictions的labels二元分类问题：

predictions <- c(0.61, 0.36, 0.43, 0.14, 0.38, 0.24, 0.97, 0.89, 0.78, 0.86, 0.15,  0.52, 0.74, 0.24)
labels      <- c(1,    1,    1,    0,    0,     1,    1,    1,    0,     1,    0,    0,    1,    0)

对于这些值，下面的解决方案可以很好地为阈值 = 0.5 创建一个 2*2 混淆矩阵：

# Confusion matrix for threshold = 0.5
conf_matrix <- as.matrix(table(predictions>0.5,labels))
  conf_matrix
     labels
       0 1
 FALSE 4 3
 TRUE  2 5

但是，如果我选择任何小于min(predictions)或大于的值，我不会得到 2*2 矩阵max(predictions)，因为数据不会出现 FALSE 或 TRUE，例如：

conf_matrix <- as.matrix(table(predictions>0.05,labels))
  conf_matrix
     labels
       0 1
  TRUE 6 8

我需要一种能够为 0 到 1 之间的所有可能阈值（决策边界）始终生成 2*2 混淆矩阵的方法，因为我将其用作优化中的输入。有没有办法可以调整table函数，让它总是在这里返回一个 2*2 矩阵？

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您可以将阈值预测作为因子变量来实现此目的：

(conf_matrix <- as.matrix(table(factor(predictions>0.05, levels=c(F, T)), labels)))
#        labels
#         0 1
#   FALSE 0 0
#   TRUE  6 8
于 2014-09-11T13:47:22.223 回答