Question

我有一些真实和预测的标签

truth <- factor(c("+","+","-","+","+","-","-","-","-","-"))
pred  <- factor(c("+","+","-","-","+","+","-","-","+","-"))

我想构建混淆矩阵。我有一个适用于一元元素的函数

f <- function(x,y){ sum(y==pred[truth == x])}

然而，当我将它应用于外部产品时，为了构建矩阵，R似乎不高兴。

outer(levels(truth), levels(truth), f)
Error in outer(levels(x), levels(x), f) : 
  dims [product 4] do not match the length of object [1]

R中推荐的策略是什么？

我总是可以通过更高级别的东西，但这看起来很笨拙。

Answer 1

我有时也无法理解outer出错的地方。对于这个任务，我会使用表函数：

> table(truth,pred)   # arguably a lot less clumsy than your effort.
     pred
truth - +
    - 4 2
    + 1 3

在这种情况下，您将测试多值向量是否为标量“==”。

Answer 2

outer假设传递给FUN的函数可以使用向量参数并与它们一起正常工作。如果m和n是传递给外部的两个向量的长度，它将首先创建两个长度为m*n的向量，这样每个输入组合都会发生，并将这两个向量传递给两个向FUN的新向量。对此，外部期望FUN将返回另一个长度为m*n

的向量

您的示例中描述的功能并不是真的这样做。事实上，它根本无法正确处理向量。

一种方法是定义另一个可以正确处理矢量输入的函数，或者，如果你的程序实际上需要一个简单的匹配，你可以在@DWin的答案中使用table()

如果你正在重新定义你的函数，外部期望一个将为输入运行的函数：

f(c("+","+","-","-"), c("+","-","+","-"))

根据你的例子，应该回来，

c(3,1,2,4)

解码错误的实际含义还有一个小问题：
同样，如果m和n是传递给外部的两个向量的长度，它将首先创建一个长度为m*n的向量，然后使用（基本上）

dim(output) = c(m,n)

这是给出错误的行，因为外部试图将输出整形为2x2矩阵（总共2 * 2 = 4项），而函数f（假设没有矢量化）仅给出1个输出。因此，

Error in outer(levels(x), levels(x), f) : 
  dims [product 4] do not match the length of object [1]