Confusion_matrix<-table(result$type,result$a_type) Confusion_matrix (Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)是什么意思
时间: 2024-02-09 11:07:05 浏览: 34
这段代码是在计算分类模型的准确率(accuracy),其中`result$type`是模型预测的分类结果,`result$a_type`是实际的分类结果。`table(result$type,result$a_type)`返回了一个混淆矩阵(confusion matrix),它展示了模型分类的结果与实际分类结果之间的交叉情况。
`Confusion_matrix[1,1]`表示模型预测为第一类且实际也为第一类的数量,`Confusion_matrix[2,2]`表示模型预测为第二类且实际也为第二类的数量。`(Confusion_matrix[1,1]+Confusion_matrix[2,2]) / sum(Confusion_matrix)`计算了模型的准确率,即模型正确预测的样本数与总样本数的比值。其中`sum(Confusion_matrix)`计算了总样本数,即混淆矩阵中所有元素的和。
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Confusion_matrix<-table(result$type,result$a_type)是什么意思
这段代码是在 R 语言中计算分类模型的混淆矩阵(confusion matrix),其中`result$type`是模型预测的分类结果,`result$a_type`是实际的分类结果。`table(result$type,result$a_type)`将这两个变量作为参数,返回一个二维的表格,展示了模型分类的结果与实际分类结果之间的交叉情况。混淆矩阵的行表示实际分类结果,列表示模型预测的分类结果,每个单元格中的数字表示实际分类为行对应的类别,模型预测为列对应的类别的样本数量。通过混淆矩阵可以直观地了解模型的分类效果,从而评估模型的准确性和可靠性。
library(kernlab) # ksvm() library(caret) # confusionMatrix # 建立支持向量机模型(kernel='rbfdot'指定使用径向基函数) set.seed(1234) #剔除变量fnlwgt,在训练集上训练 svm_model <- ksvm(class ~.-fnlwgt, data = adult1_train, kernel = 'rbfdot') pred_svm <- predict(svm_model, adult1_train, type = 'response') confusionMatrix(pred_svm, adult1_train$class) pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class)
根据您提供的代码,您使用了`kernlab`和`caret`库来建立支持向量机模型,并使用径向基函数作为核函数。
在训练模型时,您剔除了变量`fnlwgt`。然后,您使用训练好的模型进行了预测,并计算了在训练集和测试集上的混淆矩阵。
根据您的代码,我注意到在进行预测之前缺少了一些代码行。以下是完整的代码:
```R
library(kernlab)
library(caret)
# 建立支持向量机模型(kernel='rbfdot'指定使用径向基函数)
set.seed(1234)
svm_model <- ksvm(class ~.-fnlwgt, data = adult1_train, kernel = 'rbfdot')
# 在训练集上进行预测
pred_svm <- predict(svm_model, adult1_train, type = 'response')
confusionMatrix(pred_svm, adult1_train$class)
# 在测试集上进行预测
pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response')
confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class)
```
请确保在运行这段代码之前已经加载了`kernlab`和`caret`库,并且`adult1_train`和`adult1_test`是正确定义的数据集。
这样,您应该能够成功地进行训练和测试集上的预测,并计算混淆矩阵。如果问题仍然存在,请提供完整的错误消息和相关代码,以便我可以更好地帮助您解决问题。