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このデータ フレームはconf_mat、各オブジェクトの予測値と参照値を含む 2 つの列で呼び出されます。このデータフレームには 20 個のオブジェクトがあります。

 dput(Conf_mat)
structure(list(Predicted = c(100, 200, 200, 100, 100, 200, 200, 
200, 100, 200, 500, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 500, 200
), Reference = c(600, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 500, 
500, 500, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200)), .Names = c("Predicted", 
"Reference"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

データフレームによって埋められるこの種の構造で、このテーブルから混同マトリックスを作成したいと思いますConf_mat。これにより、分類の正確な評価を計算できます。ご協力いただきありがとうございます。

    100 200 300 400 500 600
100  NA  NA  NA  NA  NA  NA
200  NA  NA  NA  NA  NA  NA
300  NA  NA  NA  NA  NA  NA
400  NA  NA  NA  NA  NA  NA
500  NA  NA  NA  NA  NA  NA
600  NA  NA  NA  NA  NA  NA
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1 に答える 1

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1)以下を試してください。

table(Conf_mat)

2)レベル 100、200、...、600 を強制的に表示する場合:

conf_mat_tab <- table(lapply(Conf_mat, factor, levels = seq(100, 600, 100)))

3）これを試すこともできます：

library(caret)
confusionMatrix(conf_mat_tab) # conf_mat_tab from (2)

与える：

Confusion Matrix and Statistics

         Reference
Predicted 100 200 300 400 500 600
      100   0   9   0   0   1   1
      200   0   6   0   0   1   0
      300   0   0   0   0   0   0
      400   0   0   0   0   0   0
      500   0   1   0   0   1   0
      600   0   0   0   0   0   0

Overall Statistics

               Accuracy : 0.35            
                 95% CI : (0.1539, 0.5922)
    No Information Rate : 0.8             
    P-Value [Acc > NIR] : 1               

                  Kappa : 0.078           
 Mcnemar's Test P-Value : NA              

Statistics by Class:

                     Class: 100 Class: 200 Class: 300 Class: 400 Class: 500 Class: 600
Sensitivity                  NA     0.3750         NA         NA     0.3333       0.00
Specificity                0.45     0.7500          1          1     0.9412       1.00
Pos Pred Value               NA     0.8571         NA         NA     0.5000        NaN
Neg Pred Value               NA     0.2308         NA         NA     0.8889       0.95
Prevalence                 0.00     0.8000          0          0     0.1500       0.05
Detection Rate             0.00     0.3000          0          0     0.0500       0.00
Detection Prevalence       0.55     0.3500          0          0     0.1000       0.00
Balanced Accuracy            NA     0.5625         NA         NA     0.6373       0.50
于 2014-10-29T13:38:19.477 に答える