根据预测结果数据框和分类阈值,计算混淆矩阵,保持与 mlr3 预测结果对象的 $confusion 一致的 table 格式。 confusion_matrix = function(prediction, pt = 0.5) { # 根据模型预测结果和阈值pt计算混淆矩阵,默认阈值为0.5 lvs = levels(prediction$truth) dt = prediction |> mu
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...
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 混淆矩阵将分类预测结果与实际目标进行比较,并汇总成NXN列...
问R中knn分类的confusionMatrix方法EN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 np import os import pickle import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage def distance(X_test, X_train)...
confusionMatrix(sigmoid.test, test$type, positive ="Yes") ## Confusion Matrix and Statistics ## ## Reference ## Prediction No Yes ## No 82 19 ## Yes 11 35 ## ## Accuracy : 0.7959 ## 95% CI : (0.7217, 0.8579) ## No Infor...
confusion_matrix <- table(data$target_variable, predict(boot_coefs, newdata = data, type = "response") > 0.5) 输出混淆矩阵结果: 代码语言:txt 复制 print(confusion_matrix) 这样就可以得到logistic回归自举后的混淆矩阵。混淆矩阵是一个二维表格,用于评估分类模型的性能,包括真阳性(True Positive)、真...
ConfusionMatrixandStatisticsreferencePredictionFemaleMaleFemale142Male58242Accuracy :0.810195%CI :(0.7625,0.8519)No Information rate :0.7722P-Value[Acc>NIr]:0.05927Kappa :0.2566Mcnemar'sTest P-Value :1.243e-12Sensitivity :0.19444Specificity :0.99180Pos Pred Value :0.87500Neg Pred Value :0.80667Prevalence :...
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)$truth, TP = diag(cm)) |> mutate(sumFN = colSu...
混淆矩阵(Confusion Matrix)是用于评估分类模型性能的一种表格。它以四个不同的指标来总结模型对样本的分类结果:真阳性(True Positive, TP)、真阴性(True Negative, TN)、假阳性(False Positive, FP)和假阴性(False Negative, FN)。 ggplot(data = t.df, aes(x = Var1, y = pred, label=Freq)) + ...
我们将使用 包中的confusionMatrix函数caret来确定混淆矩阵: 现在, 我们可以总结所有类的性能: metrics <- c("Precision", "Recall") print(cm[[1]]$byClass[, metrics]) ## Precision Recall ## Class: A 0.9459459 0.7777778 ## Class: B 0.5625000 0.9000000 ...