使用R语言计算基于混淆矩阵的衍生指标

使用R语言计算基于混淆矩阵的衍生指标

混淆矩阵是在分类问题中常用的评估指标，它可以展示模型在不同类别上的分类情况。通过混淆矩阵，我们可以计算出一些衍生指标，用于评估分类模型的性能。本文将介绍如何使用R语言计算基于混淆矩阵产生的衍生指标，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入一些必要的R包，包括caret和e1071。caret包提供了一些方便的函数来计算混淆矩阵，而e1071包则包含了计算一些衍生指标所需的函数。

library(caret)
library(e1071)

接下来，我们需要准备一个混淆矩阵。假设我们有一个二分类问题，真实标签为true_labels，预测标签为predicted_labels。我们可以使用confusionMatrix()函数计算混淆矩阵。

true_labels <- c(1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1)
predicted_labels <- c(1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1)

confusion_matrix <- confusionMatrix(factor(predicted_labels), factor(true_labels))

计算混淆矩阵后，我们可以使用confusion_matrix</