2

我conf_mat用两列调用了这个数据框，包括每个对象中的预测值和参考值。我在这个数据框中有 20 个对象。

 dput(Conf_mat)
structure(list(Predicted = c(100, 200, 200, 100, 100, 200, 200, 
200, 100, 200, 500, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 500, 200
), Reference = c(600, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 500, 
500, 500, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200)), .Names = c("Predicted", 
"Reference"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

我想用这种结构从该表中创建一个混淆矩阵，该结构将由数据框填充Conf_mat。这将允许我计算对我的分类的准确评估。谢谢你的帮助。

    100 200 300 400 500 600
100  NA  NA  NA  NA  NA  NA
200  NA  NA  NA  NA  NA  NA
300  NA  NA  NA  NA  NA  NA
400  NA  NA  NA  NA  NA  NA
500  NA  NA  NA  NA  NA  NA
600  NA  NA  NA  NA  NA  NA
4

1 回答 1

1

1）尝试以下操作：

table(Conf_mat)

2)如果要强制显示级别 100、200、...、600：

conf_mat_tab <- table(lapply(Conf_mat, factor, levels = seq(100, 600, 100)))

3）你也可以试试这个：

library(caret)
confusionMatrix(conf_mat_tab) # conf_mat_tab from (2)

这使：

Confusion Matrix and Statistics

         Reference
Predicted 100 200 300 400 500 600
      100   0   9   0   0   1   1
      200   0   6   0   0   1   0
      300   0   0   0   0   0   0
      400   0   0   0   0   0   0
      500   0   1   0   0   1   0
      600   0   0   0   0   0   0

Overall Statistics

               Accuracy : 0.35            
                 95% CI : (0.1539, 0.5922)
    No Information Rate : 0.8             
    P-Value [Acc > NIR] : 1               

                  Kappa : 0.078           
 Mcnemar's Test P-Value : NA              

Statistics by Class:

                     Class: 100 Class: 200 Class: 300 Class: 400 Class: 500 Class: 600
Sensitivity                  NA     0.3750         NA         NA     0.3333       0.00
Specificity                0.45     0.7500          1          1     0.9412       1.00
Pos Pred Value               NA     0.8571         NA         NA     0.5000        NaN
Neg Pred Value               NA     0.2308         NA         NA     0.8889       0.95
Prevalence                 0.00     0.8000          0          0     0.1500       0.05
Detection Rate             0.00     0.3000          0          0     0.0500       0.00
Detection Prevalence       0.55     0.3500          0          0     0.1000       0.00
Balanced Accuracy            NA     0.5625         NA         NA     0.6373       0.50
于 2014-10-29T13:38:19.477 回答