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r - 逻辑回归混淆矩阵问题

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 00:22:07 24 4
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我尝试过计算对于我的模型,但我不断得到:

Error: data and reference should be factors with the same levels.

下面是我的模型:

model3 <- glm(winner ~ srs.1 + srs.2, data = train_set, family = binomial)
confusionMatrix(table(predict(model3, newdata=test_set, type="response")) >= 0.5,
train_set$winner == 1)

winner 变量包含 team1team2
srs.1srs.2 是数值。

我的问题是什么?

最佳答案

我想你的winner标签是二进制的0,1。因此,让我们使用下面的示例:

library(caret)
set.seed(111)
data = data.frame(
srs.1 = rnorm(200),
srs.2 = rnorm(200)
)

data$winner = ifelse(data$srs.1*data$srs.2 > 0,1,0)

idx = sample(nrow(data),150)
train_set = data[idx,]
test_set = data[-idx,]

model3 <- glm(winner ~ srs.1 + srs.2, data = train_set, family = binomial)

就像您所做的那样,我们尝试预测,如果 > 0.5,则为 1,否则为 0。您得到的 table() 大致正确。请注意,您需要对 test_set 或 train_set 执行此操作:

pred = as.numeric(predict(model3, newdata=test_set, type="response")>0.5)
ref = test_set$winner

confusionMatrix(table(pred,ref))

Confusion Matrix and Statistics

ref
pred 0 1
0 12 5
1 19 14

Accuracy : 0.52
95% CI : (0.3742, 0.6634)
No Information Rate : 0.62
P-Value [Acc > NIR] : 0.943973

Kappa : 0.1085

关于r - 逻辑回归混淆矩阵问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60890825/

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