R，百分比混淆矩阵

【问题标题】：R, Confusion Matrix in percentR，百分比混淆矩阵
【发布时间】：2015-01-14 14:21:27
【问题描述】：

在 R 中，如何以百分比（或 1 的分数）获得混淆矩阵。 “caret”包提供了有用的功能，但显示了样本的绝对数量。

library(caret)
data(iris)
T <- iris$Species
P <- sample(iris$Species)
confusionMatrix(P, T)
Confusion Matrix and Statistics
             Reference
Prediction   setosa versicolor virginica
setosa         15         16        19
versicolor     19         16        15
virginica      16         18        16

【问题讨论】：

prop.table(confusionMatrix(P, T)$table, {1|2})?
如果您有答案，请礼貌地接受，以便将问题标记为已回答。

标签： r machine-learning confusion-matrix r-caret

【解决方案1】：

如果您想要所有摘要统计信息，插入符号功能非常有用。如果您只关心“百分比”混淆矩阵，您可以使用prop.table 和table。此外，为了将来参考，严格的编程问题应发布到stackoverflow 而不是 CrossValidated。

prop.table(table(P,T))
> prop.table(table(P,T))
            T
P                setosa versicolor  virginica
  setosa     0.11333333 0.10666667 0.11333333
  versicolor 0.09333333 0.13333333 0.10666667
  virginica  0.12666667 0.09333333 0.11333333

如果您想保留插入符号的摘要统计信息，只需在混淆矩阵对象上使用 prop.table。

prop.table(caret::confusionMatrix(P,T)$table)

【讨论】：