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R で混同行列をパーセント (または 1 の分数) で取得する方法。「キャレット」パッケージは便利な機能を提供しますが、サンプルの絶対数を表示します。

Orange GUI を使用するのは初めてです。クラスター ID などの古いラベルでいくつかのデータをテストします。次に、K-means クラスタリングを使用して、クラスター ID の新しいラベルによって生成された新しい属性を持つ新しいデータを生成します。しかし問題は、次のように古いラベルと新しいラベルの間のクラスタリング効果を評価するために Orange GUI を操作する方法がわからないことです。

(1) 混同行列 (GUI) は、k-means クラスタリングの出力データに直接接続できません。そして、データをトレーニングする必要があると思います。しかし、それを訓練し、訓練データを取得してラベル付きデータと比較して混同行列を取得する方法がわかりません。

(2) ROC(GUI)でも接続できません。そして、テスト学習者と混同マトリックスが機能した後、ROC が機能している可能性があると推測します。

Orange(GUI) を使用したことがある場合は、助けていただければ幸いです。k-means クラスタリング効果を評価するためにこれらのアイコンと接続を処理する方法を教えていただければ幸いです。ありがとうございました！

私の説明が不十分な場合は、ここにメッセージを残していただければ、毎日朝晩チェックします。私の国は UTC +8 ゾーンを採用しています。

:-)

numpy 配列の特定の部分に到達するまで、正常に機能する混同行列を使用しています。

グラウンド トゥルースの結果は という配列に格納されy_test、分類子の結果は に格納されrます。

結果セット全体に混同行列を使用すると、問題はありません。

しかし、実験の結果を分割したいと思います。cと呼ばれる配列に格納されている 3 つの特定の分類子の結果がありbますt。

ここで、これら 3 つの特定の分類器の結果を、全体的な結果のいくつかの特定のインデックスと比較したいと思います。たとえばC、全体的な結果のインデックス 91 から 180 までの分類子の結果の混同行列を強調したいと思います。

分類子Bについては、インデックス 1 から 90 までの結果の混同行列を確認したいと考えています。

これは私のコードです。最初の 2 つの混同行列については、問題はありません。彼らはうまく現れます。

しかし、上記の結果の最後のセット ( classifier からの結果配列を使用T) については、次のエラーが発生します。

何が悪いのかわからない。

次のデータセットweather.nominal.arffがあります

以下のような簡単なプログラムを書きました。

次の結果が得られました。

Weka GUI で同じ weather.nominal データ セットを使用すると、次の結果が得られます。

Weka GUI によって生成された結果を取得するには、プログラムにどのような変更を加える必要がありますか? 結果の混同行列では、値が交差しています。

更新 arffファイルについて言及しましたが、データベースに同じ値を保存しているため、データベースから同じ値を取得しています。この問題は、通常のarffファイルを使用した場合ではなく、データベースを使用した場合にのみ発生します。

データベースから値をロードするコード。

次のような混同行列があります。

次に、この混同行列から真陽性、真陰性、偽陽性、および偽陰性の値を見つける方法を説明します。Weka が教えてくれた TP 率は True Positive 値と同じですか?

10 倍のクロス検証を使用した MATLAB KNN 分類器の例に従いました。モデルのパフォーマンスを計算する段階で迷っています。下のコードを見て、分類の精度をパーセンテージで正しく取得する方法についてアドバイスをください ( %)、cVError = 1-mean(errorMat) の部分がわかりません。次に、fitcknn 関数と knn.predict 関数を使用してモデルをトレーニングおよびテストしました。同じタスクを実行する独自の関数を作成する方法について助けが必要です。ありがとうございました。

私は自分のデータから作成しましたrandom forest：

私は簡単に見ることができますconfusion matrix：

ここで、ランダム フォレストの精度を知る必要があります。私は周りを検索し、キャレットライブラリには混同行列を取得して精度を返すメソッドがあることに気付きましたconfusionMatrix（他の多くの値とともに）。ただし、メソッドには という別のパラメーターが必要"reference"です。私の質問は、ランダム フォレストの精度を取得する方法の参照をどのように提供できますか? そして...ランダムフォレストの精度を得る正しい方法ですか?

2 つの教師なしアルゴリズムを同じデータに適用し、結果から混同行列を作成したいのですが、 Rでどのように達成すればよいですか?

次のような R コードの例:

xx.2 は 2 つのアルゴリズムの予測結果です。数値は、Algo1_X と Algo2_X として分類される観測の数を示しています。

問題は、Algo1 の結果を参照として使用して、混同マトリックスを取得するためにマトリックスを再配置するにはどうすればよいかということです。2 つの質問があります。

1. 2つのアルゴリズム間の対応を決定します。つまり、最も類似した分類をペアにする必要があると私が考える方法です。

2. ダイアログ行が最大の交差値を持つように、マトリックスが再配置されます。

ここで、Algo2_1 と Algo1_1 は最大の交差値を持ち、それらはペアです。次に、Algo1_2 と Algo2_3 は左の列/行に 2 番目に大きい値を持つため、ペアになる必要があるため、Algo2_3 を 2 番目の列に移動する必要があります。

Rで簡単に行うにはどうすればよいですか？または、この目的のために利用可能なパッケージはありますか?

ありがとう！