r - 如何得到SVM的分类误差？

Question

我创建了我的 SVM 模型并创建了混淆矩阵，它看起来不像我习惯的正常混淆矩阵，例如:假阳性、真阳性、真阴性、假阴性格式。

我需要得到分类错误。我已经查看了几个资源，但仍然不知所措。

trainIndex <- createDataPartition(datasetclass$V1,list=FALSE, p = .80,times=1)
dataTrain <- datasetattributes[ trainIndex,]
dataTest  <- datasetattributes[-trainIndex,]

classTrain <- datasetclass[ trainIndex,]
classTest  <- datasetclass[-trainIndex,]

svm.model <- svm(classTrain ~ ., data = dataTrain, cost = 1)

svm.pred <- predict(svm.model, dataTest)

# confusion matrix
tab <- table(pred = svm.pred, true = classTest)

Answer 1

找到答案了!在构建 SVM 模型时，我需要将“type”参数设置为“C-classification”:

svm.model <- svm(classTrain ~ ., data = dataTrain, cost = 1,type="C-classification")

然后我可以获得我的混淆矩阵:

tab <- table(pred = svm.pred, true = classTest)

分类错误为:

classification_error <- 1- sum(svm.pred == classTest)/length(svm.pred)