计算混淆矩阵

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我从三个双变量高斯密度生成随机数据点如下。计算混淆矩阵

set1 <- rmvnorm(n = 100, mean = c(0, 1.5), sigma = matrix(c(1,.2,.2,3.2),nrow=2))

我生成了三组随机数据点，我需要计算混淆矩阵。我无法找到如何产生抵抗。

我检查了在线来源，但找不到任何解决方案。你有任何推荐或代码？

来源

2017-10-19 Ali Ahmet

混淆矩阵需要分类数据，例如，分类器输出的实际和预测类别。从多变量正态分布给出变量来构建这样一个矩阵并没有什么意义，因为它们是连续的而不是绝对的。请注意，如果您有分类数据，则可以使用caret中的confusionMatrix函数构建混淆矩阵。

来源

2017-10-19 22:32:44 jruf003

谢谢你的回答，但我仍然需要预测值作为confusionMatrix的参考，我不知道该怎么做。 :(你有没有建议 –

你能详细说明你想要达到的目标吗？你建立一个混淆矩阵的原因是你已经产生了预测值并且想知道它们与你的实际如果你想随机生成分类值，你可以做一些事情，比如'factor（sample（c（“Y”，“N”），100，replace = T））'，但是正如上面提到的那样，有一个混淆矩阵的目的（即，因为你知道这些与你的实际值没有任何关系）。 – jruf003

计算混淆矩阵

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