如何计算决策树的准确性？

Question

我做了一个决策树，然后用它做了一个混淆矩阵：

tree1 <- rpart(gen_election ~ twitter + facebook + youtube, data = train_data)

pred <- factor(ifelse(predicted_values[,2] > 0.5, 1,0))

confMatTree1 <- confusionMatrix(pred, test_data$gen_election, positive = levels(test_data$gen_election)[2])

我正在尝试确定树的准确性。到目前为止，我已经尝试过这段代码

accuracyTree1 <- sum(diag(confMatTree1))/sum(confMatTree1)

我收到错误消息“'list' 对象无法强制转换为 'double' 类型”

Answer 1

你可以试试这个：

accuracy <- confusionMatrix(pred, test_data$gen_election, 
positive = levels(test_data$gen_election)[2])$overall["Accuracy"]

您可以看到存储在您的 confMatTree1 中的所有值，只需添加 $ 符号并查看关联的数据。

如何计算决策树的准确性？

How do I calculate accuracy from a decision tree?

r

confusion-matrix