使用R语言中的表格函数构建混淆矩阵

最新推荐文章于 2023-08-28 00:45:18 发布

CodeGu

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文章标签： r语言矩阵开发语言 R语言

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本文介绍了如何在R语言中使用表格函数构建混淆矩阵，混淆矩阵是评估分类模型性能的关键工具。通过创建预测和实际标签向量，然后利用table函数生成矩阵，可以直观展示模型预测与实际结果的对应关系。混淆矩阵的输出有助于计算如准确率、召回率等指标，为模型优化提供依据。

使用R语言中的表格函数构建混淆矩阵

混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估分类模型性能的重要工具。它展示了一个分类模型在测试数据集上的预测结果与实际标签之间的对应关系。在R语言中，我们可以使用表格函数（table）来构建混淆矩阵。

以下是一个使用R语言构建混淆矩阵的示例代码：

# 创建预测向量和实际标签向量
predicted <- c("A", "B", "A", "A", "B", "B")
actual <- c("A", "A", "B", "A", "B", "B")

# 使用表格函数创建混淆矩阵
confusion_matrix <- table(predicted, actual)

# 打印混淆矩阵
print(confusion_matrix)

在上面的代码中，我们首先创建了一个预测向量（predicted）和一个实际标签向量（actual）。这些向量中的元素对应于测试数据集中的样本。

接下来，我们使用表格函数（table）来创建混淆矩阵。表格函数接受两个向量作为输入，将它们的对应关系汇总到一个二维表格中。

最后，我们通过打印混淆矩阵来查看结果。混淆矩阵将以表格的形式输出，行表示预测的类别，列表示实际的类别。每个单元格中的值表示预测为对应类别的样本数量。

以下是上述代码的输出结果：

         actual
predicted A B
        A 2 1
        B 1 2

输出结果展示了一个2x2的混淆矩阵，其中行和列分别表示预测和实

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