在R中没有使用插入符号包预测所有类时的混淆矩阵
在R中没有使用插入符号包预测所有类时的混淆矩阵
提问于 2019-03-10 23:18:55
我有一个分类模型predict(model, test.x)，用来评估包含11个类别的数据的模型，预测的结果：
table(predicted_class)
0 1 2 3 5 6 8 10
7 6 232 11 74 58 1 1 我的测试标签(事实)是：
table(test.y)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
105 16 78 25 14 74 12 9 23 15 19 当我想要获得带有插入符号包的混淆矩阵时，我得到了这个错误消息，因为我的模型没有预测到类别7和9：
caret::confusionMatrix(test.y, predicted_class, mode = "everything")
Error in confusionMatrix.default(test.y, predicted_class, :
the data cannot have more levels than the reference当预测中缺少某些因子级别时，如何获得混淆矩阵:如何为缺少类的predicted_class自动添加0(在本例中为4、7和9)
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2019-03-10 23:34:08
通过使用union连接这些因子，使级别相同
all_class <- union(predicted_class, test.y)
newtable <- table(factor(predicted_class, all_class), factor(test.y, all_class))
caret::confusionMatrix(newtable)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55089157
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