R: comment faire une matrice de confusion pour un modèle prédictif?

J'ai un dataframe. la première colonne contient le score prédictif (plage de 0 à 100, les plus petites valeurs devrait être dans la classe A, les plus grandes valeurs devrait être dans la classe B) pour mon modèle, 2e colonne contient le classement réel des entrées (soit "classe" ou de "classe B").

Comment obtenir la matrice de confusion avec R pour différentes valeurs limites, que je ne peux pas décider de l'endroit où je dois définir des valeurs < 20 ou < 50 classe A, encore?

Comment faire cette comparaison efficace avec R?

OriginalL'auteur user2718 | 2011-07-08

  1. 20

    Il y a un certain nombre de façons de le faire, un exemple reproductible avec vos données, il aurait été souhaitable d':

    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)

    donne

             A  B
  FALSE 18 34
  TRUE  32 16

    Donc ça nous dit 32 A été de moins de 50 ans et 34 B étaient au-dessus de 50, tandis que 18 l'ont été plus de 50 ans (classé à tort) et 16 B ont été de moins de 50 ans (classé à tort)

    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)

    donne

             A  B
  FALSE  8 40
  TRUE  42 10

    Dans cet exemple, la cause de l'échantillonage, votre classement est beaucoup mieux.

    '50' dans ce qui peut ensuite être modifié à tout ce que vous voulez, 20, 30, etc.

    table(test$pred<50,test$group)
    Cela ne fonctionne pas si vous n'avez pas de prédictions inférieur à 50, depuis que le tableau ne produit qu'une VÉRITABLE ligne et pas un 4*4 de la matrice.
    J'ai édité la réponse à généraliser. * (Je voulais dire 2*2 de la matrice dans le commentaire ci-dessus).

    OriginalL'auteur nzcoops