Question

在R插入库中，如果我得到如下所示的混淆矩阵，是否有办法检索整体精度为0.992？我无法获得这个单值，因为我需要存储这个值并将其用于以后的处理。这有可能吗？

 Prediction    A    B    C    D    E
          A 1114    2    0    0    0
          B    9  745    5    0    0
          C    0    6  674    4    0
          D    0    0    3  640    0
          E    0    0    2    1  718

总体统计

            Accuracy : 0.992         
              95% CI : (0.989, 0.994)
 No Information Rate : 0.286         
 P-Value [Acc > NIR] : <2e-16        

               Kappa : 0.99

Mcnemar的测试P值：NA

按班级统计：

                     Class: A Class: B Class: C Class: D Class: E
 Sensitivity             0.992    0.989    0.985    0.992    1.000
 Specificity             0.999    0.996    0.997    0.999    0.999
 Pos Pred Value          0.998    0.982    0.985    0.995    0.996
 Neg Pred Value          0.997    0.997    0.997    0.998    1.000
 Prevalence              0.286    0.192    0.174    0.164    0.183
 Detection Rate          0.284    0.190    0.172    0.163    0.183
 Detection Prevalence    0.284    0.193    0.174    0.164    0.184
 Balanced Accuracy       0.996    0.992    0.991    0.996    1.000

Answer 1

给定混淆矩阵cm，总体准确度由overall.accuracy <- cm$overall['Accuracy']

获得

这是我第一次看到caret包，所以我怎么知道这个？

由于您没有提供示例，我搜索了example code for caret confusion matrices。这是（我只在最后一个语句中添加了赋值）：

###################
## 3 class example

confusionMatrix(iris$Species, sample(iris$Species))

newPrior <- c(.05, .8, .15)
names(newPrior) <- levels(iris$Species)

cm <- confusionMatrix(iris$Species, sample(iris$Species))

现在，让我们来看看混淆矩阵中的内容：

> str(cm)
List of 5
 $ positive: NULL
 $ table   : 'table' int [1:3, 1:3] 13 18 19 20 13 17 17 19 14
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ Prediction: chr [1:3] "setosa" "versicolor" "virginica"
  .. ..$ Reference : chr [1:3] "setosa" "versicolor" "virginica"
 $ overall : Named num [1:7] 0.267 -0.1 0.198 0.345 0.333 ...
  ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "Accuracy" "Kappa" "AccuracyLower" "AccuracyUpper" ...
 $ byClass : num [1:3, 1:8] 0.26 0.26 0.28 0.63 0.63 0.64 0.26 0.26 0.28 0.63 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:3] "Class: setosa" "Class: versicolor" "Class: virginica"
  .. ..$ : chr [1:8] "Sensitivity" "Specificity" "Pos Pred Value" "Neg Pred Value" ...
 $ dots    : list()
 - attr(*, "class")= chr "confusionMatrix"

如您所见，cm对象是一个列表。我们看到各种“byClass”和“整体”统计数据。整体部分通过以下方式获得：

overall <- cm$overall

这给了我们一个带字符串索引的数字向量：

> overall
      Accuracy          Kappa  AccuracyLower  AccuracyUpper   AccuracyNull AccuracyPValue  McnemarPValue 
     0.2666667     -0.1000000      0.1978421      0.3449492      0.3333333      0.9674672      0.9547790

现在，提取相关值非常简单：

> overall.accuracy <- overall['Accuracy']

摘要：str是你的朋友。另一个有用的函数是attributes - 它返回给定对象的所有属性。

如何从R中的confusionMatrix检索整体精度值？

1 个答案: