使用R语言的table函数计算混淆矩阵评估分类模型性能

最新推荐文章于 2025-11-25 00:15:00 发布

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文章标签： r语言矩阵分类 R语言

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本文介绍了如何利用R语言的table函数计算混淆矩阵以评估二分类模型的性能。通过示例代码展示了如何从混淆矩阵中获取真阳性、真阴性、假阳性、假阴性，并计算准确率、召回率、精确率和F1值，帮助理解模型在不同类别上的表现。

使用R语言的table函数计算混淆矩阵评估分类模型性能

混淆矩阵是评估分类模型性能的一种常见工具，它可以展示模型在不同类别上的预测结果与实际情况之间的差异。在R语言中，我们可以使用table函数来计算混淆矩阵。本文将介绍如何使用table函数来评估分类模型的性能，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要准备模型的预测结果和实际标签。假设我们有一个二分类模型，预测结果存储在一个名为"predictions"的向量中，实际标签存储在一个名为"labels"的向量中。这两个向量的长度应当相等。

接下来，我们可以使用table函数来计算混淆矩阵。以下是使用table函数计算混淆矩阵的代码示例：

# 模型预测结果
predictions <- c(0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1)

# 实际标签
labels <- c(1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1)

# 计算混淆矩阵
confusion_matrix <- table(predictions, labels)

# 打印混淆矩阵
print(confusion_matrix)

运行以上代码，将得到以下输出：

      labels
predictions 0 1
         0  3 2
         1  2 3

输出的混淆矩阵是一个2x2的矩阵。矩阵的行表示模型的预测结果，列表示实际标签。矩阵的每个元素表示在给定预测结果和实际标签的情况下，样本的数量。

混淆矩阵通常包含四个重要的指标：真阳性（

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