r - 如何从 `party::cforest()` 获取 OOB 混淆矩阵？

Question

包中的randomForest()函数randomForest非常有用地提供了基于分类中袋外预测的混淆矩阵。

包中的cforest()函数似乎没有提供这些信息。在文档中搜索“confusion”并没有产生任何有用的信息，在此处搜索也没有。也许我忽略了什么？partyparty

有没有办法获得party::cforest()分类模型的 OOB 混淆矩阵？

Answer 1

我从派对上拿的.pdf

比较，OOB=TRUE 和 FALSE

set.seed(290875)
### honest (i.e., out-of-bag) cross-classification of
### true vs. predicted classes
data("mammoexp", package = "TH.data")
table(mammoexp$ME, predict(cforest(ME ~ ., data = mammoexp,
                                   control = cforest_unbiased(ntree = 50)),
                           OOB = TRUE))


                  Never Within a Year Over a Year
  Never           195            31           8
  Within a Year    57            46           1
  Over a Year      54            20           0

table(mammoexp$ME, predict(cforest(ME ~ ., data = mammoexp,
                                   control = cforest_unbiased(ntree = 50)),
                           OOB = FALSE))
  Never Within a Year Over a Year
  Never           212            22           0
  Within a Year    58            46           0
  Over a Year      54            17           3