confusion_matrix=function(prediction,pt=0.5){#根据模型预测结果和阈值pt计算混淆矩阵,默认阈值为0.5lvs=levels(prediction$truth)dt=prediction|>mutate(response=ifelse(prob>=pt,lvs[1],lvs[2])|>factor(levels=lvs))table(dt$response,dt$truth,dnn=list("response","truth"))} 可视化混淆矩阵: plot_conf...
使用confusionMatrix函数计算混淆矩阵 在R语言中,我们可以使用caret包中的confusionMatrix函数来计算混淆矩阵。confusionMatrix函数有两个主要参数:reference和data。 reference参数是一个向量,表示实际的类别标签。 data参数是一个向量,表示模型预测的类别标签。 下面是一个示例: # 安装并加载`caret`包install.packages("car...
在简单选择具有最优正确率的模型(本案例中是使用sigmoid核函数的SVM模型)之前,先看看如何通过对混淆矩阵的深入研究来比较各种模型。 为了完成这个任务,还是要求助于强大的caret包,使用其中的confusionMatrix()函数。请注意,在前面的内容中,我们使用过Information...
plot_confusion(cm) 注:x 轴标签想象成在顶部,就跟混淆矩阵完全对应了。 自定义函数计算多分类度量: multiclass_msrs = function(cm) { # cm为table格式的多分类混淆矩阵 # 返回两个数据框分别存放单独度量和总体度量 m1 = tibble(Class = dimnames(cm)$truth, TP = diag(cm)) |> mutate(sumFN = colSu...
分类模型评价一般有以下几种方法:混淆矩阵(Confusion Matrix)、收益图(Gain Chart)、提升图(Lift Chart)、KS图(KS Chart)、接受者操作特性曲线(ROC Chart)。“分类模型评价与在R中的实现”系列中将逐个介绍。 本篇介绍最基础的混淆矩阵。 一、混淆矩阵简介 ...
从矩阵中提取预测和实际值向量,以便将它们与R中的confusionMatrix()一起使用,可以通过以下步骤实现: 首先,将矩阵中的预测值和实际值分别提取出来,可以使用R中的索引操作或者矩阵切片操作。 将提取的预测值和实际值转换为向量,可以使用R中的as.vector()函数将矩阵转换...
plot_confusion_matrix <- function(cm, classes, normalize=FALSE, title='Confusion matrix', cmap=heat.colors(10)) { if (normalize) { cm <- cm / rowSums(cm) } op <- par(mar = c(6,6,3,1)) image(1:nrow(cm), 1:ncol(cm), t(cm[nrow(cm):1,]), col = cmap, xaxt = 'n'...
我们将使用 包中的 confusionMatrix 函数 caret来确定混淆矩阵: 现在, 我们可以总结所有类的性能: metrics <- c("Precision", "Recall") print(cm[[1]]$byClass[, metrics]) ## Precision Recall ## Class: A 0.9459459 0.7777778 ## Class: B 0.5625000 0.9000000 ## Class: C 0.8333333 0.6666667 ## ...
混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用 1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class) 下图是混淆矩阵的一个例...
特异性被定义为T P T P + F P \frac{TP}{TP+FP}TP+FPTP,这个值被称为Precition。我们可以使用caret中的函数confusionMatrix,计算各个指标的值 cm<-confusionMatrix(data=y_hat,reference=test_set$sex)cm ConfusionMatrixandStatisticsreferencePredictionFemaleMaleFemale142Male58242Accuracy :0.810195%CI :(0....