比较两个向量（预测/预期）答案

【问题标题】：Comparing two vectors (predicted/expected)比较两个向量（预测/预期）
【发布时间】：2016-01-10 18:19:17
【问题描述】：

我正在尝试做一些接近于 shallow 引导的事情，但我正在为数据类型而苦苦挣扎。这是脚本：

library(languageR)
data(dative)
sub1<-dative[grepl("S10|S11",dative$Speaker),]
mod_sub1<-glm(RealizationOfRecipient~Verb+SemanticClass+LengthOfRecipient+AnimacyOfRec+DefinOfRec+PronomOfRec+LengthOfTheme+AnimacyOfTheme+DefinOfTheme+PronomOfTheme+AccessOfRec+AccessOfTheme,family='binomial',data=sub1)
comp_sub1<-dative[!grepl("S10|S11",dative$Speaker),]
expected_compsub1  <- comp_sub1$RealizationOfRecipient
predicted_compsub1 <- predict(mod_sub1,ndata=comp_sub1,type="response")
predictions_sub1   <- prediction(predicted_compsub1,expected_compsub1)
performance_sub1   <- performance(predictions_sub1,"tpr","fpr")
plot(performance_sub1)

在全球环境窗口中：

- expected_compsub1 : Factor w/ 2 levels "NP","PP" : 1 1 1 ...
- predicted_compsub1 : Named num [1:1076] 0.1561 0.9889 ...

我尝试使用ifelse (predicted_compsub1 >0.5,"NP","PP")，但它也不起作用。

我得到以下错误：

predictions_sub1   <- prediction(y_predicted_compsub1,expected_compsub1)
Error in prediction(y_predicted_compsub1, expected_compsub1) : 
Number of predictions in each run must be equal to the number of labels for each run.

我可以看出这是类型问题，但我不知道如何解决问题。感谢您的洞察力！

【问题讨论】：

predict() 函数从何而来？它没有加载那个包。
通常的predict 函数，如predict.glm 采用type 参数。您指定 type = "response" 以获取预测的 y 值，而不是线性预测器。查看prediction 函数的文档 - 无论它来自什么包 - 看看它是否有类似的东西。
prediction() 来自 ROCR 库。在文档中，它的工作方式如下： prediction(predictions, labels, label.ordering = NULL) ...我看不出它与“类型”（我在 predict() 中使用）的关系。
@Parselmouthintraining : 那为什么 ROCR 没有库调用？？？
@42 : 脚本写得比较高，我忘记复制了...

标签： r logistic-regression prediction glm

【解决方案1】：

我终于找到了问题所在。我没有在正确的地方使用 if else ：

library(languageR)
library(ROCR)
data(dative)    
sub1<-dative[grepl("S10|S11",dative$Speaker),]
complementaire_sub1<-dative[!grepl("S10|S11",dative$Speaker),]
mod_sub1<-glm(RealizationOfRecipient~LengthOfRecipient+AnimacyOfRec+DefinOfRec+PronomOfRec+LengthOfTheme+AnimacyOfTheme+DefinOfTheme+PronomOfTheme+AccessOfRec+AccessOfTheme,family='binomial',data=complementaire_sub1) # minus subjects,verbs
expected_compsub1  <- sub1$RealizationOfRecipient
predicted_compsub1 <- predict(mod_sub1,newdata=sub1,type="response")
predicted_compsub1 <- ifelse(predicted_compsub1 > 0.5,0,1)
predictions_sub1   <- prediction(predicted_compsub1,expected_compsub1)
performance_sub1   <- performance(predictions_sub1,"tpr","fpr")
sum(predicted_compsub1 & as.numeric(expected_compsub1))/sum(as.numeric(expected_compsub1))
sum(predicted_compsub1 & as.numeric(expected_compsub1))/sum(predicted_compsub1)
plot(performance_sub1,main="S10|S11")

现在可以了！谢谢大家的帮助！

【讨论】：