r - 如何识别 R 中预测模型错误分类的实例

Question

我正在使用 R 来构建和比较多个预测模型。由于我使用的测试集不是“大”，我想看看哪个模型错误分类了哪些实例。

一个进一步解释我自己的例子。以下 R 代码构建并测试了一个用于预测猫的性别的模型:

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)

代码生成下表:

    true
pred  F  M
   F 11  3
   M  8 26

我如何准确知道实际上是 F 但被错误分类为 M 的 8 个实例？同样，对于实际上是 M 但被错误分类为 F 的 3 个实例？更具体地说，cats 数据集包含 144 个条目:我正在寻找了解每个错误分类实例的行。

Answer 1

which(prediction != testset[,1]) 

将为您提供测试集错误分类的行。