我怎样才能在 R 中获得混淆矩阵?
How could I obtain confusion matrix in R?
我有一个 table holdouTable
,预测列为 pred
。
library(precrec)
head(holdoutTable)
enter image description here
Species geometry pred
1 1 POINT (38.80153 54.88964) 0.33363164
2 1 POINT (37.83133 55.701) 0.56814105
3 1 POINT (36.48579 55.71794) 0.09608355
4 1 POINT (37.54231 55.58439) 0.10376186
5 1 POINT (37.3788 54.9587) 0.07254712
6 1 POINT (37.40738 55.00861) 0.11294458
我计算了ROC AUC并绘制了它,但我不知道如何得到混淆矩阵?有人可以帮助我吗?
holdotTable$pred <- predict(mx, hddata, type = "cloglog")
precrec_hd <- evalmod(scores = holdotTable$pred, labels = holdotTable$Species)
autoplot(precrec_hd, curvetype = "ROC")
precrec_hd
模型名称数据集 ID 曲线类型 AUC
1 立方米 1 ROC 0.8434492
2 m1 1 中国 0.7676958
P.S。以前人们要求我用代码输出代替我的数据截图。我不确定我现在是否成功,因为我只是复制表单控制台并粘贴(无论如何我都放了 holdoutTable
的图像)。如果你能告诉我如何正确放置它,我会很高兴知道。谢谢!
你可以这样做:
require('caret')
require('e1071')
df <- data.frame(predicted = holdotTable$pred, actual = holdotTable$Species)
#assuming pred column contains the predicted species
confusionMatrix(data = df$predicted, reference = df$actual)
我有一个 table holdouTable
,预测列为 pred
。
library(precrec)
head(holdoutTable)
enter image description here Species geometry pred 1 1 POINT (38.80153 54.88964) 0.33363164 2 1 POINT (37.83133 55.701) 0.56814105 3 1 POINT (36.48579 55.71794) 0.09608355 4 1 POINT (37.54231 55.58439) 0.10376186 5 1 POINT (37.3788 54.9587) 0.07254712 6 1 POINT (37.40738 55.00861) 0.11294458
我计算了ROC AUC并绘制了它,但我不知道如何得到混淆矩阵?有人可以帮助我吗?
holdotTable$pred <- predict(mx, hddata, type = "cloglog")
precrec_hd <- evalmod(scores = holdotTable$pred, labels = holdotTable$Species)
autoplot(precrec_hd, curvetype = "ROC")
precrec_hd
模型名称数据集 ID 曲线类型 AUC 1 立方米 1 ROC 0.8434492 2 m1 1 中国 0.7676958
P.S。以前人们要求我用代码输出代替我的数据截图。我不确定我现在是否成功,因为我只是复制表单控制台并粘贴(无论如何我都放了 holdoutTable
的图像)。如果你能告诉我如何正确放置它,我会很高兴知道。谢谢!
你可以这样做:
require('caret')
require('e1071')
df <- data.frame(predicted = holdotTable$pred, actual = holdotTable$Species)
#assuming pred column contains the predicted species
confusionMatrix(data = df$predicted, reference = df$actual)