如何在 R 中获得混淆矩阵？答案

【问题标题】：How could I obtain confusion matrix in R?如何在 R 中获得混淆矩阵？
【发布时间】：2021-08-01 16:29:59
【问题描述】：

我有一个表holdouTable，其中预测列pred。

library(precrec)

head(holdoutTable)

enter image description here 物种几何预测 1 1 点 (38.80153 54.88964) 0.33363164 2 1 点 (37.83133 55.701) 0.56814105 3 1 点 (36.48579 55.71794) 0.09608355 4 1 点 (37.54231 55.58439) 0.10376186 5 1 点 (37.3788 54.9587) 0.07254712 6 1 点 (37.40738 55.00861) 0.11294458

我计算 ROC AUC 并绘制它，但我不知道如何获得混淆矩阵？有人可以帮帮我吗？

holdotTable$pred <- predict(mx, hddata, type = "cloglog")

precrec_hd <- evalmod(scores = holdotTable$pred, labels = holdotTable$Species)

autoplot(precrec_hd, curvetype = "ROC")

precrec_hd

模型名称数据集 ID 曲线类型 AUC 1 m1 1 ROC 0.8434492 2 平方米 1 中华人民共和国 0.7676958

附：以前人们要求我输出代码而不是数据的屏幕截图。我不确定我现在是否成功，因为我只是复制表单控制台并粘贴（无论如何我都放了holdoutTable 的图像）。如果您能建议我如何正确使用它，我将很高兴知道。谢谢！

【问题讨论】：

共享数据的正确方法是使用dput。在这里阅读它。 stackoverflow.com/questions/596326

标签： r roc confusion-matrix auc

【解决方案1】：

你可以这样做：

require('caret')
require('e1071')
df <- data.frame(predicted = holdotTable$pred, actual = holdotTable$Species)
#assuming pred column contains the predicted species
confusionMatrix(data = df$predicted, reference = df$actual)

【讨论】：

感谢您的回复，但主要问题在于“pred”列。所以我有连续值（概率），但要创建 conf 矩阵，我需要一个类（0 或 1）。
@DianaKoldasbayeva 如果选择是二元的，您只需根据此概率分配预测类别（如果 >0.5 则为 1，否则为 0）。