使用R语言计算混淆矩阵评估分类模型性能_怎么用rsdudio计算混淆矩阵-优快云博客

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本文详细介绍了如何使用R语言的table函数计算混淆矩阵，以评估二元分类模型在垃圾邮件识别任务中的性能。通过混淆矩阵，可以计算准确率、召回率和F1值等关键指标，帮助理解模型表现并进行优化。

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使用R语言计算混淆矩阵评估分类模型性能

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具，它可以展示模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用R语言中的table函数来计算混淆矩阵，并从中获取一些常见的性能指标。

首先，我们需要准备一个分类模型并进行预测。在这里，我们使用一个简单的例子来说明，假设我们正在构建一个二元分类器来预测邮件是否为垃圾邮件。我们有一组已知的样本数据，每个样本都有两个特征：邮件正文内容以及是否包含垃圾关键词。我们已经训练好了一个模型，并用它来对一批新的邮件进行分类预测。

下面是一个简化的示例代码，用于生成随机的预测结果：

# 生成随机的真实标签和预测结果
n <- 1000
true_labels <- sample(c("spam", "ham"), n, replace = TRUE)
predicted_labels <- sample(c("spam", "ham"), n, replace = TRUE)

接下来，我们可以使用table函数计算混淆矩阵：

# 计算混淆矩阵
confusion_matrix <- table(true_labels, predicted_labels)

计算得到的混淆矩阵将会是一个2x2的矩阵，如下所示：

         predicted_labels
true_labels spam  ham
       spam   a     b