R语言中的confusionMatrix函数用于输出分类混淆矩阵

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confusionMatrix函数来计算分类混淆矩阵。以下是使用confusionMatrix函数的代码：

# 计算分类混淆矩阵
cm <- confusionMatrix(actual, predicted)

运行以上代码后，我们得