R：如何为预测模型制作混淆矩阵？

Question

我有一个数据框。对于我的模型，第一列包含我的预测分数（范围从0到100，较小的值预计在A类中，较大的值预计在B类中），第二列包含条目的实际分类（“ A类“或”B类“）。

如何使用R获得不同截止值的混淆矩阵，因为我无法确定应该在哪里定义值＆lt; 20或者＆lt; 50级作为A级吗？

如何有效地与R进行比较？

Answer 1

有很多方法可以做到这一点，我们需要一个可重复的数据示例：

set.seed(12345)
test <- data.frame(pred=c(runif(50,0,75),runif(50,25,100)), group=c(rep("A",50), rep("B",50)) )
table(test$pred<50,test$group)

给出

         A  B
  FALSE 18 34
  TRUE  32 16

因此，这表示32 A低于50且34 B超过50，而18 A超过50（错误分类）和16 B低于50（错误分类）

set.seed(12345)
test <- data.frame(pred=c(runif(50,0,60),runif(50,40,100)), group=c(rep("A",50), rep("B",50)) )
table(test$pred<50,test$group)

给出

         A  B
  FALSE  8 40
  TRUE  42 10

在这个例子中，选择采样的原因，你的分类要好得多。

然后可以将“50”改为你想要的任何东西，20,30等等。

table(test$pred<50,test$group)