R语言利用yardstick包评估模型性能

R语言利用yardstick包评估模型性能

在机器学习领域中，评估模型的性能是一项重要的任务。R语言提供了许多方便的包来帮助我们进行模型性能的评估，其中一个非常实用的包就是yardstick。

yardstick包提供了一系列函数，可以用于计算和评估各种类型的模型性能指标，例如准确率、召回率、F1分数等。下面将介绍如何使用yardstick包来评估模型的性能，并演示一些常用的函数。

首先，我们需要安装并加载yardstick包：

install.packages("yardstick")
library(yardstick)

接下来，我们准备一个分类模型的预测结果和真实标签的数据。假设我们有一个二分类问题的模型，预测结果保存在pred变量中，真实标签保存在true_labels变量中。

pred <- c(0.1, 0.8, 0.3, 0.6, 0.9)  # 模型的预测结果
true_labels <- c(0, 1, 0, 1, 1)  # 真实标签

现在，我们可以使用yardstick包中的函数来计算不同的模型性能指标。以下是一些常用的函数示例：

1. 准确率（Accuracy）:

准确率是模型正确预测的样本数与总样本数的比率。

accuracy(pred, true_labels)