R：重新排列混淆矩阵的代码/循环

Question

我基本上是在尝试在几个条件下使用一些预测/响应变量来处理混淆矩阵，但我不确定如何布置代码。

对于我的预测值，我当前的代码是：

Prediction <- factor (rep(data$percentage <=40.0 || data$binary ==1,levels=c("TRUE","FALSE")))

但我很确定这是不正确的，因为我想要实现的是以下条件：

如果百分比 <=40 则认为这是 TRUE
但如果百分比显示为 NA，则参考 data$binary 列
基于此，如果data$binary = 1，则认为这是TRUE。

如有任何帮助，我们将不胜感激！

Answer 1

不要硬编码，我直接在你的数据框架上工作；

library(dplyr)

data %>%
mutate(logistic_column=rowSums(data)) %>% 
mutate(prediction=ifelse(is.na(logistic_column),
                         ifelse(binary==1,TRUE,FALSE),
                         ifelse(percentage<=40,TRUE,FALSE))) %>% 
select(prediction) %>% 
pull -> prediction

R：重新排列混淆矩阵的代码/循环

R: Rearranging code / Loops for Confusion Matrix

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