在混淆矩阵中显示决策树的结果

Question

我试图预测一场比赛的结果。因此，我在测试和训练集上使用了 rpart 算法。

当我训练我的算法时，我这样做：

 tree <- rpart(won ~ EXPG1 + EXPG2, data=training, method="class")

然后我预测一场比赛的最终结果是 0,1 还是 2。

 predict <- predict(tree, testing)

这导致以下结果：

 head(predict)
       0         1         2
2  0.7368421 0.1578947 0.1052632
7  0.2777778 0.5000000 0.2222222

一切正常。但是现在我想在 confusionmatrix 中比较我的结果。

但这显然行不通

confusionMatrix(testing$won, predict)

因为我的 testing$won 列只包含 0,1 或 2。关于如何在混淆矩阵中查看我的结果有什么建议吗？

Answer 1

将类型传递给预测函数到return一个class标签：

predict <- predict(tree, testing, type = "class")

完整的工作示例：

library(rpart)
library(caret)

data(iris)

mod <- rpart(Species~., iris)
p <- predict(mod, type="class")

并且输出：

> confusionMatrix(p, iris$Species)
Confusion Matrix and Statistics

            Reference
Prediction   setosa versicolor virginica
  setosa         50          0         0
  versicolor      0         49         5
  virginica       0          1        45

Overall Statistics

               Accuracy : 0.96           
                 95% CI : (0.915, 0.9852)
    No Information Rate : 0.3333         
    P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16      

                  Kappa : 0.94           
 Mcnemar's Test P-Value : NA             

Statistics by Class:

                     Class: setosa Class: versicolor Class: virginica
Sensitivity                 1.0000            0.9800           0.9000
Specificity                 1.0000            0.9500           0.9900
Pos Pred Value              1.0000            0.9074           0.9783
Neg Pred Value              1.0000            0.9896           0.9519
Prevalence                  0.3333            0.3333           0.3333
Detection Rate              0.3333            0.3267           0.3000
Detection Prevalence        0.3333            0.3600           0.3067
Balanced Accuracy           1.0000            0.9650           0.9450

在混淆矩阵中显示决策树的结果

Show the outcome of decision tree in a confusionmatrix

r

decision-tree

完整的工作示例：

并且输出：