比较分类错误率指标的 R 语言实现

比较分类错误率指标的 R 语言实现

分类错误率是评估分类模型性能的关键指标之一。在 R 语言中，我们可以使用不同的函数和包来计算和比较分类错误率。本文将介绍两个常用的指标：误分类率和准确率，并提供相应的 R 代码示例。

1. 误分类率（Misclassification Rate）：
   误分类率是分类错误的样本数与总样本数之比，它衡量了模型在预测中出现错误的程度。具体计算方法如下：

   # 创建一个示例数据集
   actual <- c("A", "B", "B", "A", "A")
   predicted <- c("B", "B", "A", "A", "B")
   
   # 计算误分类率
   misclassification_rate <- sum(actual != predicted) / length(actual)
   

   在上述示例中，我们首先定义了一个实际类别向量 actual 和一个预测类别向量 predicted。然后，通过计算这两个向量中不相等的元素数量，并将其除以总样本数，即可得到误分类率。

2. 准确率（Accuracy）：
   准确率是分类正确的样本数与总样本数之比，它衡量了模型预测的准确性。具体计算方法如下：

   # 创建一个示例数据集
   actual <- c("A", "B", "B", "A", "A")
   predicted <- c("B", "B", "A", "A", "B")
   
   # 计算准确率
   a