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いくつかのデータ マイニング ツールを使用してデータセットを分析しています。応答変数には 10 のレベルがあり、分類子を作成しようとしています。

ここで問題が発生します。nnet とバギング関数を使用すると、結果はそれほど良くなく、5 番目のレベルも予測に含まれていません。

混同行列を使用して分類子を分析したいのですが、予測に 5 番目のレベルが表示されていないため、適切な形式の行列を取得できません。 *10 マトリックス。

混同行列:

library("mda")#This is where **confusion** comes from
> confusion(pre.bag$class,CLASS)#here confusion acts like table
         true
predicted   1   2  3  4   6   7  8  9  10  5
       1  338   9  6  0   5  12 10  1  15 46
       2    9 549  1 59  18   0  3  0   0  6
       3   18   1 44  0   0   0  2  0   0  4
       4    0   1  0 21   0   0  0  0   0  0
       6    2  13  0  1 299   2  9  0   0  0
       7    5   2  1  0  10 231  6  0   1  0
       8    0   0  0  0   0   5 76  0   0  0
       9    5   1  0  0   0   0  0 62   0  0
       10   7   3  1  0   0   2  1  6 181 16
attr(,"error")
[1] 0.1231743
attr(,"mismatch")
[1] 0.03386642
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これを試して：

pred <- factor(pre.bag$class, levels=levels(CLASS) )
confusion(pre.bag$class, CLASS)

(fda-object でテスト済み。)

于 2012-04-16T19:05:58.093 に答える