使用编写的自定义函数展示混淆矩阵的可视化（R语言）

最新推荐文章于 2023-08-27 06:22:59 发布

ByteWhiz

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本文介绍了如何使用R语言编写名为'confusion_matrix_visualization'的自定义函数，该函数用于创建并可视化混淆矩阵。通过示例数据集展示了函数的使用方法，帮助理解分类算法的性能，包括准确率、召回率、精确率和F1分数。

使用编写的自定义函数展示混淆矩阵的可视化（R语言）

混淆矩阵是评估分类算法性能的一种常用工具。它可以显示模型预测结果和真实标签之间的关系，帮助我们了解分类模型的准确性、召回率、精确率和F1分数等指标。在本文中，我们将介绍如何使用R语言编写一个自定义函数来可视化混淆矩阵。

首先，让我们创建一个名为"confusion_matrix_visualization"的函数。这个函数将接受两个参数：真实标签和预测标签。代码如下：

confusion_matrix_visualization <- function(true_labels, predicted_labels) {
  # 创建混淆矩阵
  matrix <- table(真实标签 = true_labels, 预测标签 = predicted_labels)
  
  # 计算总样本数
  total_samples <- sum(matrix)
  
  # 计算行总数和列总数
  row_totals <- colSums(matrix)
  col_totals <- rowSums(matrix)
  
  # 计算准确率、召回率和F1分数
  accuracy <- sum(diag(matrix)) / total_samples
  precision <- diag(matrix) / col_totals
  recall <- diag(matrix) / row_totals
  f1_score <- 2 * precision * recall / (precision + recall)
  
  # 打印混淆矩阵和评估

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