confusionMatrix in R

Question

私はパターン認識を研究しているので、私は2クラスのデータを作り、私のモデルを使ってそれを分けました。 私のデータはtrueとfalseの2つの値しか取ることができません。

私の結果私はconfusionMatrixを使用しました。私が結果を解釈していた時、疑いが生じます。

混乱マトリクスは間違った精度を与えますか？例：

私は10 itens、5 trueと5 false、私のクラシファイアは8正しいと2つの間違いを予測するので、間違って1つは真でなければならないと分類された他の項目はfalseでなければならなかったとtrueだった。 この場合、結果は5 true、5 falseです。 Rスタジオの "ヘルプ"内の 私は、アイテムごとに、または可能性のある結果のみを比較して、混乱マトリックスが表示されるかどうかはわかりません。

Answer 1

誤った正確さはどういう意味ですか？あなたは「偽陽性」を暗示しますか？

 A.T A.F 
P.T 4 1 
P.F 1 4 

今、あなたはここに計算することができ、複数のものがある：

真陽性率（精度）= 4 /あなたのケースを考えると混同行列は、（A実績を表し、Pは、モデルが予測を表す）のようになります5

真陰性率（私は、これはあなたが探しているものだと思う）= 4/5

# where model got wrong 

偽陽性率= 1/5

偽陰性率=（それは右だ、全体の何）1/5

精度=ライブラリー "RSNNS" からconfusionMatrixを使用して8/10

#to get the above (not using confusion matrix from `caret`) 

a=4 # correct positives 
b=1 # incorrect positive 
c=4 # correct negative 
d=1 # incorrect negative 

TPR = a/(a+b) 
TNR = d/(c+d) 
FPR = b/(b+d) 
FNR = c/(a+c) 
Accuracy = (a+d)/(a+b+c+d) 

Answer 2

- 私。

RSNNSのconfucionMatrixがどのように機能するかをテストして理解するための簡単な例を作成します。

rm(list = ls()) 
library("RSNNS") 


targetsDados <- 1*c(1,0,1,0,1,0,1,0,1,0) 
targetsPredictions <- 1*c(0,1,1,0,1,0,1,0,1,0) 


confusionMatrix(targetsDados,targetsPredictions) 

targetsPredictions 2貴様値を有するが、targetsDadosと同じ '0' の数と '1'。

このスクリプトの結果は次のとおりです。

 predictions 
targets 0 1 
     0 4 1 
     1 1 4 

のでconfusionMatrixは、項目によってアイテムを比較し、間違っているどのように多くの予測私に与えます。