r - 计算 R 中混淆矩阵的准确度和精度

Question

是否有任何工具/R 包可用于计算 R 中混淆矩阵的准确性和精度？

The formula and data structure are here

Answer 1

是的，您可以使用 confusion matrix 计算 R 中的准确度和精度.它使用 Caret package .

这是示例:

lvs <- c("normal", "abnormal")
truth <- factor(rep(lvs, times = c(86, 258)),
                levels = rev(lvs))
pred <- factor(
               c(
                 rep(lvs, times = c(54, 32)),
                 rep(lvs, times = c(27, 231))),               
               levels = rev(lvs))

xtab <- table(pred, truth)
# load Caret package for computing Confusion matrix
library(caret) 
confusionMatrix(xtab)

和 xtab 的混淆矩阵 会是这样的:

Confusion Matrix and Statistics

          truth
pred       abnormal normal
  abnormal      231     32
  normal         27     54

               Accuracy : 0.8285
                 95% CI : (0.7844, 0.8668)
    No Information Rate : 0.75
    P-Value [Acc > NIR] : 0.0003097

                  Kappa : 0.5336
 Mcnemar's Test P-Value : 0.6025370

            Sensitivity : 0.8953
            Specificity : 0.6279
         Pos Pred Value : 0.8783
         Neg Pred Value : 0.6667
             Prevalence : 0.7500
         Detection Rate : 0.6715
   Detection Prevalence : 0.7645

       'Positive' Class : abnormal

所以这里有你想要的一切。