R: wie, um eine Verwirrung matrix für ein prädiktives Modell?
Ich habe einen dataframe. die erste Spalte enthält meine predictive score (Bereich von 0 bis 100, bei kleineren Werten wird erwartet, dass in der Klasse Ein, größere Werte werden voraussichtlich in der Klasse B) für mein Modell, 2. Spalte enthält die eigentliche Klassifizierung der Einträge (entweder "class" oder "Klasse B").
Wie man Verwirrung matrix mit R für verschiedene cut-off-Werte, da ich nicht entscheiden kann, wo ich definieren sollte, Werte < 20 < 50 Klasse A noch?
Wie dies zu tun ist-Vergleich effizient mit R?
InformationsquelleAutor user2718 | 2011-07-08
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Gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, dies zu tun, eine reproduzierbare Beispiel mit deinen Daten wäre wünschenswert gewesen:
gibt
Also das sagt die 32 A waren unter 50 und 34 B 's waren über 50, während 18 Eine die waren über 50 (falsch eingestuft) und 16 B' s waren unter 50 (falsch eingestuft)
gibt
In diesem Beispiel, die Ursache von der gewählten sampling, Ihre Klassifikation ist viel besser.
'50' in diese können dann geändert werden, um alles, was Sie wollen, 20, 30, usw.
Ich bearbeitet habe, die Antwort zu generalisieren. * (Ich meinte 2*2-matrix in dem obigen Kommentar).
InformationsquelleAutor nzcoops