R语言把二分类混淆矩阵四格表进行可视化

在R语言中，你可以使用函数`confusionMatrix()`和`plot()`来可视化二分类混淆矩阵的四格表。下面是一个示例代码：

# 导入必要的包
library(caret)

# 创建一个随机的二分类真实标签和预测标签
actual <- factor(sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE))
predicted <- factor(sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE))

# 创建混淆矩阵
confusion <- confusionMatrix(actual, predicted)

# 可视化混淆矩阵的四格表
plot(confusion$table, col = c("#FF0000", "#0000FF"), 
     main = "Confusion Matrix", xlab = "Predicted", ylab = "Actual")

在这个示例中，我们首先生成了一个随机的二分类真实标签和预测标签。然后，使用`confusionMatrix()`函数计算混淆矩阵。最后，使用`plot()`函数将混淆矩阵的四格表可视化出来。其中，`col`参数用于自定义正类和负类的颜色，`main`参数用于设置图像的标题，`xlab`和`ylab`参数用于设置x轴和y轴的标签。

你可以根据自己的实际情况替换真实标签和预测标签的数据，以及自定义其他的可视化参数。

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Split violin plot 是一种用于比较两组数据分布的图形。在 R 语言中，可以使用 ggplot2 包中的 geom_violin() 函数来绘制 split violin plot。

下面是一个示例代码：

library(ggplot2)

# 生成示例数据
set.seed(123)
data <- data.frame(group = rep(c("A", "B"), each = 100),
                   value = c(rnorm(100), rnorm(100, mean = 2)))

# 绘制 split violin plot
ggplot(data, aes(x = group, y = value, fill = group)) +
  geom_violin(trim = FALSE) +
  geom_boxplot(width = 0.1, fill = "white") +
  theme_bw() +
  labs(x = "Group", y = "Value") +
  scale_fill_manual(values = c("#00BFC4", "#F8766D"))

这段代码会生成一个包含 split violin plot 和 box plot 的图形，其中 x 轴为分组变量，y 轴为数值变量，fill 为分组变量的颜色，box plot 用于显示中位数和四分位数，并且将 split violin plot 的两个部分分别用不同的颜色填充。可以根据需要调整颜色和其他绘图参数。

四格表的边缘齐性检验代码R代码

在R语言中，四格表的边缘齐性检验通常用于比较两个分类变量之间的关联强度。常用的检验方法有Fisher's精确概率测试、Pearson卡方检验和McNemar's Chi-squared test等。这里我将给出一个基于`chisq.test()`函数执行Pearson卡方检验的基本例子：

# 假设我们有一个2x2列联表数据存储在数据框df中，例如
data <- data.frame(
  Category = c("A", "B"),
  Group = c("X", "Y"),
  counts = c(X_count, Y_count)
)

# 其中，X_count和Y_count是每个分组下的观察数

# 运行边缘齐性检验
chi_square_test <- chisq.test(counts ~ Group, table = data)

# 输出结果
print(chi_square_test$observed)  # 打印实际观测值
print(chi_square_test$expected)   # 打印期望频数
print(chi_square_test$p.value)    # 输出p值，判断是否有统计学显著差异
print(chi_square_test$test.statistic)  # 输出卡方统计量

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