更改 R 中的因子标签会改变预测吗？

Question

例如，我给 0 表示测试为阳性，1 表示为阴性，我的问题是我想要 要给正 1 和负 0 我必须改变吗 y.pred 0.5,0,1) 到 ： y.pred 0.5,1,0)

这让我很困惑，是我的代码吗：

df$class <- factor(df$class, levels = c('tested_positive','tested_negative'),
               labels = c(0,1))

library(caTools)
set.seed(123)
split <- sample.split(df$class, SplitRatio = 0.75)
training_set = subset(df, split == TRUE)
test_set = subset(df, split == FALSE)

classifier <- glm(formula = class ~ .
              , family = binomial,
              data = training_set)
prob.pred <- predict(classifier, newdata =test_set[-9], type = 'response')

y.pred <- ifelse(prob.pred > 0.5,0,1)
cm = table(test_set[,9], y.pred > 0.5)

Answer 1

我只想更改因子标签分配。因此，正如您已经说过的，将 1 分配给 test_positive，将 0 分配给 test_negative，如下所示：

df$class <- factor(df$class, levels = c('tested_positive','tested_negative'),
                   labels = c(1,0))

但请确保始终根据

分配预测中的类

y.pred <- ifelse(prob.pred > 0.5,1,0)

因为模型预测 P(y=1|X)，所以如果 P(y=1|X) > 0.5，则 y = 1 否则 y=0（您在代码中反其道而行之。