我已经训练了一个随机森林分类器(randomForest
包),它还返回了混淆矩阵。
我想计算每个类的灵敏度和特异性,因此我决定使用caret
包加载混淆矩阵。
但是我没有找到如何加载它。我怎样才能实现它?
答案 0 :(得分:0)
感谢Sowmya的评论,我使用以下代码实现了它:
library(caret)
confusionMatrix(clf$predicted, labels)
其中clf
是执行randomForest()
调用的结果,而labels
是输出变量的引用标签列表。