Question

考虑这个简单的例子：

data_frame(truth = c(1,1,0,0),
           prediction = c(1,0,1,0),
           n_obs = c(100,10,90,50))
# A tibble: 4 x 3
  truth prediction n_obs
  <dbl>      <dbl> <dbl>
1     1          1   100
2     1          0    10
3     0          1    90
4     0          0    50

我想将此tibble传递给caret::confusionMatrix，以便我一次拥有所需的所有指标（accuracy，recall等。）

如您所见，tibble包含计算性能统计信息所需的所有信息。例如，您可以在测试数据集中看到（此处不可用），有100个观察值，其中预测标签1与真实标签1匹配。但是，预测值90的{{1}}观察值实际上是误报。

我不想手动计算所有指标，并希望诉诸1

然而，事实证明这是令人惊讶的困难。在caret::confusionMatrix()上方拨打confusionMatrix(.)无效。这里有解决方案吗？

谢谢！

Answer 1

您可以使用以下内容。你必须将正类设置为1，否则0将被视为正类。

confusionMatrix(xtabs(n_obs ~ prediction + truth , df), positive = "1")

Confusion Matrix and Statistics

          truth
prediction   0   1
         0  50  10
         1  90 100

               Accuracy : 0.6             
                 95% CI : (0.5364, 0.6612)
    No Information Rate : 0.56            
    P-Value [Acc > NIR] : 0.1128          

                  Kappa : 0.247           
 Mcnemar's Test P-Value : 2.789e-15       

            Sensitivity : 0.9091          
            Specificity : 0.3571          
         Pos Pred Value : 0.5263          
         Neg Pred Value : 0.8333          
             Prevalence : 0.4400          
         Detection Rate : 0.4000          
   Detection Prevalence : 0.7600          
      Balanced Accuracy : 0.6331          

       'Positive' Class : 1

如何将一个tibble传递给caret :: confusionmatrix（）？

1 个答案: