confusion matrix von rpart
Ich kann nicht für das Leben von mir herauszufinden, wie zur Berechnung der confusion-matrix auf rpart.
Hier ist, was ich getan habe:
set.seed(12345)
UBANK_rand <- UBank[order(runif(1000)), ]
UBank_train <- UBank_rand[1:900, ]
UBank_test <- UBank_rand[901:1000, ]
dim(UBank_train)
dim(UBank_test)
#Build the formula for the Decision Tree
UB_tree <- Personal.Loan ~ Experience + Age+ Income +ZIP.Code + Family + CCAvg + Education
#Building the Decision Tree from Test Data
UB_rpart <- rpart(UB_tree, data=UBank_train)
Nun, ich würde denken, ich würde etwas tun, wie
table(predict(UB_rpart, UBank_test, UBank_Test$Default))
Aber das ist nicht geben Sie mir eine confusion matrix.
InformationsquelleAutor mpg | 2014-01-22
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Du nicht eine reproduzierbare Beispiel, so werde ich einen synthetischen dataset:
Den
predict
- Funktion für einerpart
Modell mittype="class"
Rückkehr der vorhergesagten Klasse jeder Beobachtung.Schließlich können Sie bauen die Verwirrung matrix durch ausführen
table
zwischen der Vorhersage und true Ergebnis:InformationsquelleAutor josliber
Können Sie versuchen,
pred <- predict(UB_rpart, UB_test)
confusionMatrix(pred, UB_test$Personal.Loan)
InformationsquelleAutor aditi