如何生成预测值与实际值的分类表

Question

我是R和中性网络的新手，还无法弄清楚如何从经过训练的网络（神经网络）中预测变量以及如何生成预测值与实际值的分类表。我只是无法理解分类表与实际的代码含义。如果您解释代码，我将不胜感激。这是我到目前为止所做的：

model_Wine <- train(wine~., wine_df, method='nnet', trace=FALSE)
prediction <- predict(model_Wine, wine_df)
table(prediction, wine_df$wine)

prediction  A  B  C
         A 59  0  0
         B  0 71  0
         C  0  0 48

如何生成预测值与实际“酒”值的分类表？ 谢谢！