从数据帧

Question

创建一个混淆矩阵我有称为conf_mat具有两列包括每个对象的预测值和参考值这个数据帧。我在这个数据框中有20个对象。

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") 

我想创建一个混淆矩阵出此表与这种结构将由Conf_mat数据框填写。这将允许我计算我的分类的accuracu评估。谢谢你的帮助。

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 

Answer 1

1）尝试以下操作：

table(Conf_mat) 

2）如果要强制水平100，200，...，600出现：

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

3）你也可以试试这个：

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

这给：

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