敏感性，特异性

Question

在计算灵敏度时，未计算用作敏感度函数中自变量之一的预测值。也已使用相同的数据计算了用作敏感度函数中自变量的实际值。 实际值已使用函数计算 y_act <-Testing $ Recommendation 由于此语法用于计算灵敏度 敏感性（实际值，预测分数，阈值= 0.5） 使用这种语法，可以很容易地计算出实际值。告诉我计算PredictedScores的过程。

y_act <-testing $ Recommendation

  

pred <-预测（fit，newdata =测试，类型=“响应”）   match.arg（type）中的错误：     “ arg”应为“向量”，“概率”，“类”，“矩阵”之一   y_pred <-ifelse（pred> 0.5，1，0）   警告信息：   在Ops.factor（pred，0.5）中：“>”对因子没有意义

match.arg（type）中的错误：   “ arg”应为“向量”，“概率”，“类”，“矩阵”之一 警告信息： 在Ops.factor（pred，0.5）中：“>”对因子没有意义

Answer 1

type参数应设置为prob。这将使您的输出成为概率，而不是二进制分类响应，这是计算灵敏度和特异性所必需的，因为这些灵敏度和特异性在所有概率阈值上都会变化。