R语言中的混淆矩阵和分类结果评估

TechGlide

于 2023-08-26 00:21:25 发布

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文章标签： r语言矩阵分类 R语言

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本文介绍了在R语言中使用confusionMatrix函数评估分类模型性能，通过鸢尾花数据集实例展示如何计算和分析混淆矩阵，包括准确性、Kappa系数、敏感性和特异性等关键指标。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

R语言中的混淆矩阵和分类结果评估

在机器学习和数据科学中，评估分类模型的性能是非常重要的一步。混淆矩阵是一种常用的工具，用于可视化和衡量分类模型的预测结果。R语言提供了一个方便的函数confusionMatrix，可以计算和展示混淆矩阵，帮助我们评估分类模型的准确性。

首先，我们需要安装并加载适当的R包。在本例中，我们将使用"caret"和"e1071"包来演示混淆矩阵的计算和展示。

# 安装包
install.packages("caret")
install.packages("e1071")

# 加载包
library(caret)
library(e1071)

接下来，我们将创建一个简单的分类模型，以演示如何使用confusionMatrix函数。在本例中，我们将使用鸢尾花数据集（iris），这是一个经典的分类问题。

# 加载鸢尾花数据集
data(iris)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-train

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