r - 从数据框创建混淆矩阵

Question

我有一个名为 conf_mat 的数据框，其中包含两列，包括每个对象中的预测值和引用值。我在这个数据框中有 20 个对象。

 dput(Conf_mat)
structure(list(Predicted = c(100, 200, 200, 100, 100, 200, 200, 
200, 100, 200, 500, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 500, 200
), Reference = c(600, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 500, 
500, 500, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200, 200)), .Names = c("Predicted", 
"Reference"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

我想用这种结构从这个表中创建一个混淆矩阵，该矩阵将由 Conf_mat 数据框填充。这将允许我计算我的分类的准确评估。谢谢你的帮助。

    100 200 300 400 500 600
100  NA  NA  NA  NA  NA  NA
200  NA  NA  NA  NA  NA  NA
300  NA  NA  NA  NA  NA  NA
400  NA  NA  NA  NA  NA  NA
500  NA  NA  NA  NA  NA  NA
600  NA  NA  NA  NA  NA  NA

Answer 1

1)尝试以下操作:

table(Conf_mat)

2)如果你想强制显示第 100、200、...、600 级:

conf_mat_tab <- table(lapply(Conf_mat, factor, levels = seq(100, 600, 100)))

3)你也可以试试这个:

library(caret)
confusionMatrix(conf_mat_tab) # conf_mat_tab from (2)

给出:

Confusion Matrix and Statistics

         Reference
Predicted 100 200 300 400 500 600
      100   0   9   0   0   1   1
      200   0   6   0   0   1   0
      300   0   0   0   0   0   0
      400   0   0   0   0   0   0
      500   0   1   0   0   1   0
      600   0   0   0   0   0   0

Overall Statistics

               Accuracy : 0.35            
                 95% CI : (0.1539, 0.5922)
    No Information Rate : 0.8             
    P-Value [Acc > NIR] : 1               

                  Kappa : 0.078           
 Mcnemar's Test P-Value : NA              

Statistics by Class:

                     Class: 100 Class: 200 Class: 300 Class: 400 Class: 500 Class: 600
Sensitivity                  NA     0.3750         NA         NA     0.3333       0.00
Specificity                0.45     0.7500          1          1     0.9412       1.00
Pos Pred Value               NA     0.8571         NA         NA     0.5000        NaN
Neg Pred Value               NA     0.2308         NA         NA     0.8889       0.95
Prevalence                 0.00     0.8000          0          0     0.1500       0.05
Detection Rate             0.00     0.3000          0          0     0.0500       0.00
Detection Prevalence       0.55     0.3500          0          0     0.1000       0.00
Balanced Accuracy            NA     0.5625         NA         NA     0.6373       0.50