予測モデルによって誤って分類されたインスタンスを特定する方法

Question

Rを使用して複数の予測モデルを構築して比較しています。私が使用しているテストセットが "大"ではないので、どのモデルがどのモデルで誤分類されているかを見たいと思います。

自分自身をさらに説明する例。次のRコードのビルドや猫のSexを予測するためのモデルをテストします。

library(e1071) 
library(MASS) 
data(cats) 

index <- 1:nrow(cats) 
testindex <- sample(index, trunc(length(index)/3)) 
testset <- cats[testindex,] 
trainset <- cats[-testindex,] 

model <- svm(Sex~., data = trainset) 
prediction <- predict(model, testset[,-1]) 

tab <- table(pred = prediction, true = testset[,1]) 

print(tab) 

コードは、次の表を生成します。

true 
pred F M 
    F 11 3 
    M 8 26 

は、どのように私は実際にFあり、正確に8つのインスタンスを知っていますが、 Mとして間違って分類されていますか？同様に、実際にMであるが、間違ってFに分類される3つのインスタンスについては、 具体的には、catsデータセットには144個のエントリが含まれています。それぞれの誤分類されたインスタンスの行がわかっています。

Answer 1

which(prediction != testset[,1]) 

は、testsetという誤った分類を与えます。