使用颜色和频率绘制混淆矩阵R

Question

我想绘制一个混淆矩阵，但我不想仅使用热图，因为我认为它们给出的数值分辨率很差。相反，我也想绘制广场中间的频率。例如，我喜欢这样的输出：

library(mlearning); 
data("Glass", package = "mlbench") 
Glass$Type <- as.factor(paste("Glass", Glass$Type)) 

summary(glassLvq <- mlLvq(Type ~ ., data = Glass)); 
(glassConf <- confusion(predict(glassLvq, Glass, type = "class"), Glass$Type)) 

plot(glassConf) # Image by default 

但是，1）我不明白，“01，02等”意味着沿每个轴。我们怎样才能摆脱这一点？我想'预测'作为'y'尺寸的标签，'实际'作为'x'尺寸的标签。3）我想用频率替换绝对计数/概率。

另外，是否有另一个包会做到这一点？

从本质上说，我想这在R：

http://www.mathworks.com/help/releases/R2013b/nnet/gs/gettingstarted_nprtool_07.gif

OR：

http://c431376.r76.cf2.rackcdn.com/8805/fnhum-05-00189-HTML/image_m/fnhum-05-00189-g009.jpg

Answer 1

的mlearning包似乎密谋混淆矩阵相当灵活。你glassConf对象开始

，你可能想要做这样的事情：

prior(glassConf) <- 100 
# The above rescales the confusion matrix such that columns sum to 100. 
opar <- par(mar=c(5.1, 6.1, 2, 2)) 
x <- x.orig <- unclass(glassConf) 
x <- log(x + 0.5) * 2.33 
x[x < 0] <- NA 
x[x > 10] <- 10 
diag(x) <- -diag(x) 
image(1:ncol(x), 1:ncol(x), 
     -(x[, nrow(x):1]), xlab='Actual', ylab='', 
     col=colorRampPalette(c(hsv(h = 0, s = 0.9, v = 0.9, alpha = 1), 
          hsv(h = 0, s = 0, v = 0.9, alpha = 1), 
          hsv(h = 2/6, s = 0.9, v = 0.9, alpha = 1)))(41), 
     xaxt='n', yaxt='n', zlim=c(-10, 10)) 
axis(1, at=1:ncol(x), labels=colnames(x), cex.axis=0.8) 
axis(2, at=ncol(x):1, labels=colnames(x), las=1, cex.axis=0.8) 
title(ylab='Predicted', line=4.5) 
abline(h = 0:ncol(x) + 0.5, col = 'gray') 
abline(v = 0:ncol(x) + 0.5, col = 'gray') 
text(1:6, rep(6:1, each=6), 
    labels = sub('^0$', '', round(c(x.orig), 0))) 
box(lwd=2) 
par(opar) # reset par 

上面的代码使用的比特和plot.confusion称为confusionImage功能件。