在R中,如果没有使用插入符号包预测所有类时的混淆矩阵,可以通过以下步骤来获取混淆矩阵:
caret
和e1071
。confusionMatrix()
函数来计算混淆矩阵。该函数需要两个参数:真实类别标签和预测类别标签。例如,如果你的真实类别标签存储在y_true
中,预测类别标签存储在y_pred
中,你可以使用以下代码计算混淆矩阵:library(caret)
library(e1071)
confusion_matrix <- confusionMatrix(y_pred, y_true)
confusion_matrix$table
来获取混淆矩阵的完整内容。例如,你可以使用以下代码打印混淆矩阵:print(confusion_matrix$table)
混淆矩阵提供了对分类模型性能的评估,它显示了模型在每个类别上的预测结果。混淆矩阵的行表示真实类别,列表示预测类别。对角线上的值表示正确分类的样本数量,非对角线上的值表示错误分类的样本数量。
混淆矩阵的应用场景包括评估分类模型的性能、识别模型在不同类别上的错误类型等。
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