R：予測モデルの混乱行列を作成する方法は？

Question

私はデータフレームを持っています。最初の列には私のモデルの予測スコア（0から100の範囲、小さい値はクラスAであると予想され、大きな値はクラスBであることが期待されます）を含み、2列目は、クラスA "または"クラスB "）。

異なるカットオフ値のRを持つ混乱行列を得るには、値を定義する場所が決まっていないので、< 20または<をクラスAとしてまだですか？

この比較をRと効率的に行うにはどうすればよいですか？これを行うには、いくつかの方法があります

Answer 1

は、あなたのデータを再現可能な例が望まれているだろう：

set.seed(12345) 
test <- data.frame(pred=c(runif(50,0,75),runif(50,25,100)), group=c(rep("A",50), rep("B",50))) 
table(test$pred<50,test$group) 

は

  A B 
    FALSE 18 34 
    TRUE 32 16 

を与えるので、これは32 Aさんは、50と34のBの下にあったと言います50以上であったが、18 Aは50以上（間違って分類された）であり、16 Bは50未満であった（間違って分類された）

set.seed(12345) 
test <- data.frame(pred=c(runif(50,0,60),runif(50,40,100)), group=c(rep("A",50), rep("B",50))) 
table(test$pred<50,test$group) 

は

  A B 
    FALSE 8 40 
    TRUE 42 10 

となります。この例では、選択したサンプリングの原因で分類がはるかに優れています。

この中に「50」は、テーブルのみ生成するので、あなたが、50よりも予測が低く持っていない場合、これは動作しません

table(test$pred<50,test$group)