如何使用 R 生成类似（可能更好）的混淆矩阵 table / 数据框（如下图所示）

Question

我有我的机器学习模型的混淆矩阵结果，我必须展示我的结果。我使用下图所示的 Microsoft Word 手动制作了以下 table。如您所见，它并不好看table，更重要的是，将结果从 R 一个一个地传输到 Microsoft Word 并进行错误的手动计算需要花费很多时间。

这是我想使用 R 生成的 table，因为我的大部分分析都是在 R 中完成的。我也非常愿意接受你的建议，让它变得更好，因为我将使用table 在科学报告中。

为了可重复性，我使用了代码 dput(cm_df)（这是我使用 as.data.frame(cm_table) 转换为 data.frame 的混淆矩阵）和得到这个结果：

structure(list(Prediction = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 
1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L), .Label = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6"), class = "factor"), Reference = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5", "6"), class = "factor"), 
    Freq = c(1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 9L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
    1L, 2L, 12L, 1L, 2L, 0L, 0L, 4L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 7L, 
    1L, 0L, 15L, 0L, 0L, 0L, 2L, 1L, 1L, 1L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-36L))

有什么想法吗？

Answer 1

有很多用于格式化表格的选项和包，它们提供不同的输出格式（例如 markdown、html、pdf、docx 等）。这是一个使用 huxtable 包的例子：

library(data.table)
library(huxtable)
library(dplyr)

# reformatted your cm_df data.frame
res <- dcast(as.data.table(cm_df), Prediction ~ Reference, value.var = "Freq")

# extracted the numeric matrix to calculate the statistics
mat <- data.matrix(res[,-1])

# set res as character (required for merging)
res[] <- lapply(res, as.character)

# calculate and format the statistics
eoc <- (rowSums(mat) - diag(mat))/rowSums(mat)
res[, `:=`(UA = paste0(round(100*(1-eoc)), "%"),
    `Error of Commission` = paste0(round(100*eoc), "%"))]
PA <- paste0(round(100*diag(mat)/colSums(mat)), "%")
EO <- paste0(round(100*(1-diag(mat)/colSums(mat))), "%")

# combine column statistics with res
res.tab <- rbind(res, setNames(transpose(data.table(PA=PA, `Er. Omission`=EO), 
  keep.names = "Prediction"), colnames(res)[1:7]), fill=TRUE)

# format the table
out <- as_huxtable(res.tab) %>% 
    set_bold(1, everywhere, TRUE) %>% 
    set_bold(everywhere, 1, TRUE) %>%
    set_bottom_border(1, everywhere) %>% 
    set_bottom_border(7, everywhere) %>% 
    set_left_border(everywhere, c(2,8), TRUE) %>% 
    set_align(1, everywhere, "center") %>% 
    set_align(everywhere, 1, "center") %>% 
    set_align(c(2:9), c(2:9), "right") %>% 
    set_col_width(c(0.4, rep(0.2, 6), rep(.3,2))) %>% 
    set_position("left")

# print table to screen (usually would export in preferred format)
print_screen(out)
#>     Prediction │    1     2     3      4     5  
#> ───────────────┼────────────────────────────────
#>              1 │    1     1     1      0     0  
#>              2 │    0     9     2      4     7  
#>              3 │    0     0    12      1     1  
#>              4 │    0     0     1      0     0  
#>              5 │    0     1     2      1    15  
#>              6 │    0     0     0      1     0  
#> ───────────────┼────────────────────────────────
#>             PA │ 100%   82%   67%     0%   65%  
#>   Er. Omission │   0%   18%   33%   100%   35%  
#> 
#> Column names: Prediction, 1, 2, 3, 4, 5, 6, UA, Error of Commission
#> 
#> 6/9 columns shown.

编辑：

根据要求，您可以添加以下代码来获取一些注释：

# add an empty first column and merge cells
out <- merge_down(as_huxtable(cbind(rep("", 9), out)), 2:8, 1)

# add desired label
out[2,1] <- "Classification"

# add top caption and rotate text in first column
out %>% 
    set_caption("Reference") %>% 
    set_rotation(everywhere, 1, 90)

输出（html版本）：

如何使用 R 生成类似（可能更好）的混淆矩阵 table / 数据框（如下图所示）

How to produce a similar (possibly better) confusion matrix table / data frame (as shown in the photo below) using R

r

dataframe

machine-learning

confusion-matrix

r-table