在 R 中将正 class 设置为 1
set positive class to 1 in R
我目前正在使用 'randomForest' 包开发预测模型。
如下拟合我的模型
rf <- foreach(ntree=rep(10, 3), .combine= combine, .packages='randomForest') %dopar% {
randomForest(bou~.,data=train, trees=50, importance=TRUE)}
当使用 'caret' 包中的 'confusionMatrix' 时,我得到以下结果:
我想知道是否可以在模型中将正 class 设置为 1。我在包裹描述中进行了搜索,但找不到任何相关信息。
非常感谢。
编辑:我找到了。它是 'caret' 包中 'confusionMatrix' 命令中的一个选项。我走错地方了。如果需要,这里有一个例子。
confusionMatrix(predicted,true_values,positive='1')
我应该保留我的 post 还是删除它?
我找到了。它是 caret
包中 confusionMatrix
命令中的一个选项。我看错地方了。如果需要,这里有一个例子:
confusionMatrix(predicted,true_values,positive='1')
我目前正在使用 'randomForest' 包开发预测模型。
如下拟合我的模型
rf <- foreach(ntree=rep(10, 3), .combine= combine, .packages='randomForest') %dopar% {
randomForest(bou~.,data=train, trees=50, importance=TRUE)}
当使用 'caret' 包中的 'confusionMatrix' 时,我得到以下结果:
我想知道是否可以在模型中将正 class 设置为 1。我在包裹描述中进行了搜索,但找不到任何相关信息。
非常感谢。
编辑:我找到了。它是 'caret' 包中 'confusionMatrix' 命令中的一个选项。我走错地方了。如果需要,这里有一个例子。
confusionMatrix(predicted,true_values,positive='1')
我应该保留我的 post 还是删除它?
我找到了。它是 caret
包中 confusionMatrix
命令中的一个选项。我看错地方了。如果需要,这里有一个例子:
confusionMatrix(predicted,true_values,positive='1')