gpt4 book ai didi

r - 用 R 中的颜色和频率绘制混淆矩阵

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 20:36:42 24 4
gpt4 key购买 nike

我想绘制一个混淆矩阵,但是,我不想只使用热图,因为我认为它们的数值分辨率很差。相反,我还想绘制正方形中间的频率。例如,我喜欢这个输出:

library(mlearning);
data("Glass", package = "mlbench")
Glass$Type <- as.factor(paste("Glass", Glass$Type))

summary(glassLvq <- mlLvq(Type ~ ., data = Glass));
(glassConf <- confusion(predict(glassLvq, Glass, type = "class"), Glass$Type))

plot(glassConf) # Image by default

但是,1.) 我不明白“01、02 等”是指沿每个轴的意思。我们怎样才能摆脱它?
2.) 我希望“预测”作为“y”维度的标签,“实际”作为“x”维度的标签
3.) 我想用频率/概率替换绝对计数。

或者,是否有另一个包可以做到这一点?

本质上,我想在 R 中使用它:

http://www.mathworks.com/help/releases/R2013b/nnet/gs/gettingstarted_nprtool_07.gif

或者:

http://c431376.r76.cf2.rackcdn.com/8805/fnhum-05-00189-HTML/image_m/fnhum-05-00189-g009.jpg

最佳答案

mlearning package 在绘制混淆矩阵时似乎非常不灵活。

从您的 glassConf 开始对象,你可能想要做这样的事情:

prior(glassConf) <- 100 
# The above rescales the confusion matrix such that columns sum to 100.
opar <- par(mar=c(5.1, 6.1, 2, 2))
x <- x.orig <- unclass(glassConf)
x <- log(x + 0.5) * 2.33
x[x < 0] <- NA
x[x > 10] <- 10
diag(x) <- -diag(x)
image(1:ncol(x), 1:ncol(x),
-(x[, nrow(x):1]), xlab='Actual', ylab='',
col=colorRampPalette(c(hsv(h = 0, s = 0.9, v = 0.9, alpha = 1),
hsv(h = 0, s = 0, v = 0.9, alpha = 1),
hsv(h = 2/6, s = 0.9, v = 0.9, alpha = 1)))(41),
xaxt='n', yaxt='n', zlim=c(-10, 10))
axis(1, at=1:ncol(x), labels=colnames(x), cex.axis=0.8)
axis(2, at=ncol(x):1, labels=colnames(x), las=1, cex.axis=0.8)
title(ylab='Predicted', line=4.5)
abline(h = 0:ncol(x) + 0.5, col = 'gray')
abline(v = 0:ncol(x) + 0.5, col = 'gray')
text(1:6, rep(6:1, each=6),
labels = sub('^0$', '', round(c(x.orig), 0)))
box(lwd=2)
par(opar) # reset par

上面的代码使用了 confusionImage 的点点滴滴 plot.confusion 调用的函数.

Confusion matrix

关于r - 用 R 中的颜色和频率绘制混淆矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21589991/

24 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com