confusion-matrix

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私はランダムフォレスト分類子（randomForestパッケージ）を訓練し、混乱行列も返します。各クラスの感度と特異度を計算したいので、私はcaretパッケージで混乱行列を読み込むことにしました。しかし、私はそれを読み込む方法が見つかりませんでした。どうすれば達成できますか？ library(caret) confusionMatrix(clf$predicted, labels) la

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は正のクラスを1に設定しましたR

現在、私は 'randomForest'パッケージを使用したプレディクティブモデルで作業しています。 'キャレット' パッケージから 'confusionMatrix' を使用する際に従う rf <- foreach(ntree=rep(10, 3), .combine= combine, .packages='randomForest') %dopar% { randomForest(bou~

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コンフルエンスマトリックス - テストセンチメント分析モデル

NLTKを使用してセンチメント分析モデルをテストしています。私はクラシファイアの結果に、また可能であれば、Precision、Recall、F-Measureの値にConfusion Matrixを追加する必要があります。私はこれまでのところ正確さしか持っていません。 Movie_reviewsデータには、posとnegのラベルがあります。しかし、クラシファイアを訓練するために、私は通常の（文、ラ

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Sklearnの異なるメトリックに2つの異なる結果があるのはなぜですか？

metrics.classification_reportの（recall、precison、fi-score）とmetrics.precision_score、metrics.recall_score、metricsで別々に使用した場合の同じメトリクスの違いは何ですか？ .f1スコア。レポートの平均/合計は、精度と一致しないのはなぜ、これはPIC のようになりましたI上記のコードを実行するとは

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リスト内の分類ツリークラス確率のネストされたリストから混乱行列を生成する関数を適用する

私の問題についてのこのような詳細な説明は事前にお詫び申し上げます。私はShuffle100my_ListとFinal_listsという3つの関数を使って、マスターリスト内の分類木クラス確率（グループ化因子：G8とV4）から10個のネストされたデータフレームを生成しました。私はこの簡単な質問をしていることを申し訳なく思っていますが、私はそれを理解することができませんでした。誰かが解決策を見つけたら、

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Scikit - 複数の混乱行列を作成するためのしきい値の変更

私は、貸出クラブデータを通過する分類子を構築し、最良のXローンを選択します。私はランダムフォレストを訓練し、通常のROC曲線、混同行列などを作成しました。混同行列は、分類子の予測（フォレスト内の木の大半の予測）を引数にとります。しかし、私は異なる閾値で複数のconfusion matricesを印刷し、10％のベスト・ローン、20％のベスト・ローンなどを選択するとどうなるかを知りたいと思う。ch

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すべてのインターアクションで変化するコンフュージョンマトリックス

6つのクラスのコンフュージョンマトリックスを構築しており、マトリックスをプロットするためのベースコードとしてscikit_learn confusion matrixを使用しています。リニアSVMクラシファイアを再トレーニングするたびに、各トレーニングセッションごとにコンフュージョンマトリックスが変更されるという問題に直面しています。予測されるラベルの数は同じであり、同じではありません。真のラベ

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パッケージなしで混乱行列を作成する方法

パッケージなしで混乱行列を作成するにはどうすればよいですか？私はそれを作成する論理を見たいと思っています。これは、任意の言語または疑似コードにすることができます。