R语言中的confusionMatrix函数用于输出分类混淆矩阵

100 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文介绍了R语言中的confusionMatrix函数,用于输出分类混淆矩阵,以评估模型性能。通过示例展示了如何使用该函数计算混淆矩阵,并解释了结果中的各项统计指标,如准确率、灵敏度和特异度,帮助理解模型分类效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

R语言中的confusionMatrix函数用于输出分类混淆矩阵。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具,它展示了模型对不同类别样本的分类情况。在本文中,我们将详细介绍confusionMatrix函数的用法,并提供相应的源代码示例。

首先,我们需要安装并加载caret包,该包提供了confusionMatrix函数的实现。使用以下代码安装和加载该包:

install.packages("caret")  # 安装caret包
library(caret)             # 加载caret包

接下来,我们准备一个示例数据集来演示confusionMatrix函数的使用。假设我们有一个二分类任务的预测结果,包括真实标签和预测标签。以下是一个简单的示例数据集:

# 真实标签
actual <- c("Cat", "Dog", "Cat", "Dog", "Dog", "Cat")
# 预测标签
predicted <- c("Cat", "Dog", "Dog", "Dog", "Cat", "Cat")

现在,我们可以使用confu

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值