'sum' 在使用 diag(prop.table()) 功能时对因素没有意义

Question

我正在尝试根据生成混淆矩阵的 KNN 算法的运行计算错误分类的平均值。下面是我执行 "prop.table(t,1)"

时的结果

kdd_train <- dataset_normalized[1:140000,]
kdd_test <- dataset_normalized[140001:145586,]

kdd_train_target <- dataset_extracted[1:140000,12]
kdd_test_target <- dataset_extracted[140001:145586,12]
prop.table(t,1)
               m1
kdd_test_target       FALSE        TRUE
          FALSE 0.997044917 0.002955083
          TRUE  0.048592189 0.951407811

但是当我执行命令"error_per_class = diag(prop.table(m1))"时，它返回了一个错误

> error_per_class = diag(prop.table(m1))
Error in Summary.factor(c(1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,  : 
  ‘sum’ not meaningful for factors

有什么办法可以解决吗？感谢任何帮助，谢谢！

Answer 1

原因在error中提到，variable是factor。不可能直接在 factor class 上应用 prop.table，因为它需要一些计算。

prop.table(m1)

Error in Summary.factor(c(2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, : ‘sum’ not meaningful for factors

根据显示的值，它应该是一个逻辑向量，因此将其转换为逻辑向量，它应该可以工作

as.logical(m1)
prop.table(as.logical(m1))
#[1] 0.09090909 0.09090909 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.09090909 0.00000000 0.00000000 0.09090909 0.00000000 0.09090909 0.00000000 0.00000000
#[15] 0.09090909 0.00000000 0.09090909 0.09090909 0.00000000 0.09090909 0.09090909 0.00000000 0.00000000 0.09090909

数据

set.seed(24)
m1 <- factor(sample(c(TRUE, FALSE), 24, replace=TRUE))
kdd_test_target  <- factor(sample(c(TRUE, FALSE), 24, replace=TRUE))

'sum' 在使用 diag(prop.table()) 功能时对因素没有意义

'sum' not meaningful for factors while using diag(prop.table()) functionality

r

machine-learning

knn

数据