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家庭作业

除了混淆矩阵之外，我还需要其他形式的评估来可视化算法的性能。

我有一个森林多边形数据集，我正在尝试使用混淆矩阵将字段分类与地图分类进行比较。我能找到的唯一一个可以在更大的数据集（超过 2 个分类选项）上运行并且可以比较文本值的包位于“mda”包中。我已经运行了包'mda'并使用了'confusion'的代码。

随包提供的示例是...

我简单地运行我的

这给了我一个与提供的代码示例类似（但不那么整洁）的混淆矩阵输出。在这一点上，我迷路了。我有 2 个结果。

错误我理解，不匹配但是，我似乎在网上或包装随附的文献中找不到任何提示。我怀疑有这么高的“不匹配”值是好的，但我不知道如何解释它。我认为这可能是一个相当具体的问题，也许只能由以前使用过这个包的人来回答，但如果有人知道，或者有如何找到的提示，我将不胜感激。

谢谢，艾登

编辑- 包括我的数据集的剪辑，显示可能不匹配的内容（怀疑这意味着一致的错误分类）。显示最一致的错误分类的剪辑。

是否有任何工具/R 包可用于计算 R 中混淆矩阵的准确性和精度？

公式和数据结构在这里

我正在尝试使用不同的分类器（LDA、SVM、KNN）对包含两个类的数据集进行分类，并希望比较它们的性能。我通过修改先验概率为 LDA 制作了 ROC 曲线。

但是我怎样才能对 KNN 分类器做同样的事情呢？

我搜索了文档，发现了一些功能：

1. Class = knnclassify(Sample, Training, Group, k)
2. mdl = ClassificationKNN.fit(X,Y,'NumNeighbors',i,'leaveout','On')

我可以运行 (a) 并通过使用留一法交叉验证获得混淆矩阵，但不可能更改先验概率来生成 ROC？

我以前没有尝试过 (b)，但这会创建一个模型，您可以在其中修改 mdl.Prior。但我不知道如何获得混淆矩阵。

有没有我错过的选项或有人可以解释如何充分利用这些功能来获得 ROC？

我最近基于本文中描述的算法实现了一个词袋分类算法。

一切都很好，但我想使用 ROC 曲线或精确召回图来测量分类器的准确性。

我可以很容易地得到每个分类器的混淆矩阵，但我不知道我应该改变什么参数来获得更多的点并实际绘制曲线。

有人可以向我解释一下吗？

我使用在这里找到的代码创建了我的第一个混淆热图。

结果，我得到了一个非常漂亮的图，其中“增加”的对角线显示预测数据和实际数据密切相关。现在，当我查找其他混淆矩阵时，它们都显示出“递减”的对角线，我想知道是否应该以这种方式调整我的情节（如果是的话：如何？）。

有什么想法吗？

我正在使用 sci-kit learn 制作一个混淆矩阵，其中包含两个不同的列表：gold_labels 和预测标签

黄金标签/预测标签看起来像这样：（字符串列表）

生成了混淆矩阵，它看起来很漂亮，但标签是索引 (0,1,2)，我不知道 0 是映射到“hello”还是“apple”所以，我有两个问题：1) 是否有使标签出现在pl 2中生成的混淆矩阵上的方法）如果没有，我怎么知道我的字符串列表中的内容与其对应的索引匹配

I am performing logistic regression using this page. My code is as below.

After running this code mydata dataframe has two columns - 'admit' and 'prob'. Shouldn't those two columns sufficient to get the ROC curve?

How can I get the ROC curve.

Secondly, by loooking at mydata, it seems that model is predicting probablity of admit=1.

Is that correct?

How to find out which particular event the model is predicting?

Thanks

UPDATE: It seems that below three commands are very useful. They provide the cut-off which will have maximum accuracy and then help to get the ROC curve.

我正在寻找 OCTAVE 代码来显示行和列标题以及行和打印数据以用于 OCTAVE 中的混淆矩阵。

我理解的数学；它输出行和列标题以及行和打印数据，用于混淆矩阵和 OCTAVE 中的定位文本我没有。

我想要行：“实际”= hdr“坏”“好”

和列：“预测”= hdr“坏”“好”

然后我会在底部输出以下图例。

然后我会计算并输出： 对角线的总和/表格的总和“假阳性”假阳性/第一行的总和“假阴性”假阴性/第二行的总和“召回”真阳性/第二列的总和“精度/”真阳性/第二行的总和

感谢你的协助，

克里斯

我对 R 很陌生，我想知道如何存储由混淆矩阵产生的分类错误值：示例：

我想获取分类错误值 0.02 并将其存储在某处。我怎样才能做到这一点！？