问题标签 [confusion-matrix]

如何在 R 中生成错误（又名混淆）矩阵？

让我们从一些示例数据开始：

这是我基于样本数据要实现的目标：

我可以使用 创建一个简单的交叉表矩阵table()，但是我似乎无法获得行、列和总体总计。

我想从一个dataframe包含分类变量 ( df$park) 的混淆矩阵中创建多个混淆矩阵，该变量定义了我希望如何汇总矩阵。

这是我的数据：

好像...

我可以快速轻松地创建一个混淆矩阵，显示如何同意co1和co2不同意（真与假）......

但我想要由 总结的真假df$park，这将为 中存在的每个因素创建一个表格df$park。

有任何想法吗？

谢谢-al

编辑 1：@won782 是正确的，此代码有效....

但现在我需要保留这种格式并输出到 csv 文件。

编辑2：

使用as.data.frame(table (df[,3:1]))不会保留漂亮的交叉表。这就是as.data.frame产生的。

编辑3：我决定做一个for循环。

编辑 4：为了捕获表格输出的确切格式，我发现您可以capture将其发送到文本文件。如果将其capture输出为 csv 会更好，但我在这方面的尝试产生了不太可读的 csv 文件。这是我捕获它并将其发送到文本文件的解决方案。

在计算混淆矩阵时是否有任何方法可以选择最佳阈值，以便最大限度地减少误报和误报的数量（以获得最佳组合）？

到目前为止，我已经尝试手动更改阈值，但这太累人了。

提前致谢。

假设我有一个y具有 n 个级别的因子变量，我有可用的预测和实际结果。如何构建混淆矩阵？

对于 n = 2 的情况，这个问题已经得到解答。见

R：如何为预测模型制作混淆矩阵？

我试过的

这是我走了多远

现在这必须以矩阵的形式出现。

背景

混淆矩阵具有水平标签“实际类别”和垂直标签“预测类别”。矩阵元素的简单计数如下：

元素 (1,1) = 实际类别的计数为 A，预测类别为 A

元素 (1,2) = 实际类别的计数为 A，预测类别为 B

ETC

我想为多类多标签分类建立一个混淆矩阵，然后计算精度、召回率和 F1。一个想法是从训练和测试集中的所有组合中构建它，例如

另一个想法是像简单的标签分类一样构建它，但是对矩阵的值使用双精度值，例如

这种情况下的问题是如何计算这个值有意义？

有人有构建此类矩阵的经验吗？哪个版本更理性？如果有其他方法可以构建这样的混淆矩阵，很高兴收到您的来信。

问候，安德烈

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：

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：

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：

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？

我正在使用该table函数显示具有 kNN/SVM 分类混淆矩阵的结果。

例子：

如何像这样在 R 中生成一个具有多个混淆矩阵（如分组条形图）的条形图？

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。

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。

如果我将数据分类为 5 类，我会在 5 类分类中得到混淆矩阵，但我无法计算它

我可以在多类问题中计算 TP、TN、FPR 和 FNR 吗？

谢谢！

这听起来可能很愚蠢！但是，我想找到任何简单的例子来参考！有人可以举一个使用java打印混淆矩阵的例子吗？

像这样的东西（输出）：

假设像这样存储在 HashMap 中的数据

更新（示例代码）：

谢谢！