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...
OOB estimate of error rate: 3.33% Confusion matrix: setosa versicolor virginica class.error setosa 50 0 0 0.00 versicolor 0 47 3 0.06 virginica 0 2 48 0.04 代码解读:randomForset,执行建模,x参数设定自变量数据集,y参数设定因变量数据列,importance设定是否输出因变量在模型中的重要性,如果移除某个变量,...
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...
Pred <- if_else(Pred > 0.5, 1, 0) ConfusionMatrix <- table(Pred, TRUE) #正确的分类率 我们可以看到,该模型对所有观测值的85.8%进行了正确分类。然而,仔细观察可以发现,模型预测所有的观察值都属于 "0 "类,也就是说,所有的学生都被预测为不留级。考虑到留级变量的多数类别是0(不),该模型在分类上的...
ConfusionMatrix <- table(Pred, TRUE) #正确的分类率 我们可以看到,该模型对所有观测值的85.8%进行了正确分类。然而,仔细观察可以发现,模型预测所有的观察值都属于 "0 "类,也就是说,所有的学生都被预测为不留级。考虑到留级变量的多数类别是0(不),该模型在分类上的表现并不比简单地将所有观测值分配到多数类别...
#使用`predict()`函数,从拟合的模型中计算出原始数据中学生的预测概率Pred <- if_else(Pred > 0.5, 1, 0)ConfusionMatrix <- table(Pred, TRUE)#正确的分类率 我们可以看到,该模型对所有观测值的85.8%进行了正确分类。然而,仔细观察可以发现,模型预测所有的观察值都属于 "0 "类,也就是说,所有的学生都被预...
ConfusionMatrix <- table(Pred, TRUE) #正确的分类率 1. 2. 3. 4. 我们可以看到,该模型对所有观测值的85.8%进行了正确分类。然而,仔细观察可以发现,模型预测所有的观察值都属于 "0 "类,也就是说,所有的学生都被预测为不留级。考虑到留级变量的多数类别是0(不),该模型在分类上的表现并不比简单地将所有...
confusionMatrix((pred1),target) #测试数据的准确性. 检查我们的预测值有多少位于曲线内 auc@y.values 我们可以得出结论,我们的准确率为81.58%,90.26%的预测值位于曲线之下。同时,我们的错误分类率为18.42%。 Naive Bayes算法 在执行Naive Bayes算法之前,需要删除我们在执行BLR时添加的额外预测列。
ConfusionMatrix <- table(Pred, TRUE) #正确的分类率 我们可以看到,该模型对所有观测值的85.8%进行了正确分类。然而,仔细观察可以发现,模型预测所有的观察值都属于 "0 "类,也就是说,所有的学生都被预测为不留级。考虑到留级变量的多数类别是0(不),该模型在分类上的表现并不比简单地将所有观测值分配到多数类别...
真味是淡至如常。 KNN图像分类 链接 摘自大佬的笔记，拿来细细品味,别是一番滋味。 import numpy as ...