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在使用 glm 函数进行逻辑回归后，我试图了解如何制作混淆矩阵。到目前为止，这是我的代码。我正在使用 caret 包和confusionMatrix 函数。

dput(head(wine_quality))

structure(list(fixed.acidity = c(7, 6.3, 8.1, 7.2, 7.2, 8.1), 
    volatile.acidity = c(0.27, 0.3, 0.28, 0.23, 0.23, 0.28), 
    citric.acid = c(0.36, 0.34, 0.4, 0.32, 0.32, 0.4), residual.sugar = c(20.7, 
    1.6, 6.9, 8.5, 8.5, 6.9), chlorides = c(0.045, 0.049, 0.05, 
    0.058, 0.058, 0.05), free.sulfur.dioxide = c(45, 14, 30, 
    47, 47, 30), total.sulfur.dioxide = c(170, 132, 97, 186, 
    186, 97), density = c(1.001, 0.994, 0.9951, 0.9956, 0.9956, 
    0.9951), pH = c(3, 3.3, 3.26, 3.19, 3.19, 3.26), sulphates = c(0.45, 
    0.49, 0.44, 0.4, 0.4, 0.44), alcohol = c(8.8, 9.5, 10.1, 
    9.9, 9.9, 10.1), quality = structure(c(4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
    4L), .Label = c("3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "white"
    ), class = "factor"), type = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 
    3L, 3L), .Label = c("", "red", "white"), class = "factor"), 
    numeric_type = c(0, 0, 0, 0, 0, 0)), row.names = c(NA, 6L
), class = "data.frame")

library(tibble) 
library(broom) 
library(ggplot2)
library(caret)

any(is.na(wine_quality)) # this evaulates to FALSE 


wine_model <- glm(type ~ fixed.acidity + volatile.acidity + citric.acid + residual.sugar +  chlorides + free.sulfur.dioxide + total.sulfur.dioxide + density + pH + sulphates + alcohol, wine_quality, family = "binomial")


# split data into test and train

smp_size <- floor(0.75 * nrow(wine_quality))

set.seed(123)
train_ind <- sample(seq_len(nrow(wine_quality)), size = smp_size)

train <- wine_quality[train_ind, ]
test <- wine_quality[-train_ind, ]


# make prediction on train data

pred <- predict(wine_model)

train$fixed.acidity <- as.numeric(train$fixed.acidity)
round(train$fixed.acidity)
train$fixed.acidity <- as.factor(train$fixed.acidity)

pred <- as.numeric(pred)
round(pred)
pred <- as.factor(pred)

confusionMatrix(pred, wine_quality$fixed.acidity)

在这最后一行代码之后，我收到此错误：

Error: `data` and `reference` should be factors with the same levels.

这个错误对我没有意义。我已经测试过 pred 的长度和 fixed.acidity 的长度都相同（6497），而且它们都是因子数据类型。

length(pred)
length(wine_quality$fixed.acidity)

class(pred)
class(train$fixed.acidity)

这个混淆矩阵不起作用有什么明显的原因吗？我正在尝试找到模型的命中率。我会很感激虚拟的解释，我真的不知道我在这里做什么。

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来自的错误confusionMatrix()告诉我们传递给函数的两个变量需要是具有相同值的因子。我们可以看到为什么str()在两个变量上运行时都会收到错误。

> str(pred)
 Factor w/ 5318 levels "-23.6495182533792",..: 310 339 419 1105 310 353 1062 942 594 1272 ...
> str(wine_quality$fixed.acidity)
 num [1:6497] 7.4 7.8 7.8 11.2 7.4 7.4 7.9 7.3 7.8 7.5 ...

pred是一个因子，whenwine_quality$fixed_acidity是一个数值向量。该confusionMatrix()函数用于比较因变量的预测值和实际值。它不打算将预测变量和自变量交叉制表。

问题中的代码在fixed.acidity混淆矩阵中使用时应该将预测值与测试数据中的type实际值进行比较。type

此外，问题中的代码在将数据拆分为测试和训练数据之前创建模型。正确的程序是在对训练数据建立模型之前拆分数据，使用测试（保留）数据进行预测，并将实际数据与测试数据中的预测进行比较。

最后，predict()原始帖子中编码的函数的结果是来自 GLM 模型的线性预测值（相当于wine_model$linear.predictors输出模型对象）。这些值在使用之前必须进一步转换以使其适合confusionMatrix()。

caret::train()在实践中，使用GLM 方法和二项式系列更容易，其中predict()将生成可用于confusionMatrix(). 我们将用 UCI 葡萄酒质量数据来说明这一点。

首先，我们从 UCI 机器学习存储库下载数据以使示例可重现。

download.file("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv",
              "./data/wine_quality_red.csv")
download.file("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-white.csv",
              "./data/wine_quality_white.csv")

其次，我们加载数据，type根据数据文件指定为红色或白色，并将数据绑定到单个数据帧中。

red <- read.csv("./data/wine_quality_red.csv",header = TRUE,sep=";")
white <- read.csv("./data/wine_quality_white.csv",header = TRUE,sep=";")
red$type <- "red"
white$type <- "white"   
wine_quality <- rbind(red,white)
wine_quality$type <- factor(wine_quality$type)

接下来，我们根据 的值将数据分为测试和训练，type这样每个数据帧都会获得成比例的红葡萄酒和白葡萄酒，使用默认caret::train()设置和 GLM 方法训练数据。

library(caret)
set.seed(123)
inTrain <- createDataPartition(wine_quality$type, p = 3/4)[[1]]
training <- wine_quality[ inTrain,]
testing <- wine_quality[-inTrain,]

aModel <- train(type ~ .,data = training, method="glm", familia's = "binomial")

最后，我们使用该模型对保留数据帧进行预测，并运行混淆矩阵。

testLM <- predict(aModel,testing)
confusionMatrix(data=testLM,reference=testing$type)

...和输出：

> confusionMatrix(data=testLM,reference=testing$type)
Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction  red white
     red    393     3
     white    6  1221
                                          
               Accuracy : 0.9945          
                 95% CI : (0.9895, 0.9975)
    No Information Rate : 0.7542          
    P-Value [Acc > NIR] : <2e-16          
                                          
                  Kappa : 0.985           
                                          
 Mcnemar's Test P-Value : 0.505           
                                          
            Sensitivity : 0.9850          
            Specificity : 0.9975          
         Pos Pred Value : 0.9924          
         Neg Pred Value : 0.9951          
             Prevalence : 0.2458          
         Detection Rate : 0.2421          
   Detection Prevalence : 0.2440          
      Balanced Accuracy : 0.9913          
                                          
       'Positive' Class : red
于 2020-11-18T04:04:04.690 回答