假设“test”和“train”分别是用于测试和训练的两个数据帧,“model”是使用训练数据生成的分类器。我可以找到这样错误分类的例子的数量:
n = sum(test$class_label != predict(model, test))
我怎样才能找到预测为阴性的例子数量,但实际上是正数? (即假阳性)
注意:上面的例子假设问题是二进制分类问题,其类别是“是”(正类)和“否”。此外,预测是插入符号包的功能。
答案 0 :(得分:5)
这将为您提供2x2表格,显示真阳性,误报,漏报和真阴性。
> table(Truth = test$class_label, Prediction = predict(model, test))
Prediction
Truth yes no
yes 32 3
no 8 27