数据data中Y为无序四分类变量,怎样计算混淆矩阵的准确度、灵敏度、特异度?请输出R代码。
时间: 2024-05-08 20:18:46 浏览: 15
以下是R代码:
```R
# 假设data中的Y是一个无序四分类变量,用1, 2, 3, 4表示四个类别
Y_true <- c(1, 2, 4, 4, 3, 2, 1, 4, 3, 3) # 真实分类标签
Y_pred <- c(1, 2, 3, 4, 2, 2, 1, 4, 3, 3) # 预测分类标签
# 计算混淆矩阵
conf_mat <- table(Y_true, Y_pred)
conf_mat
# 计算准确度
accuracy <- sum(diag(conf_mat)) / sum(conf_mat)
accuracy
# 计算灵敏度(又称真阳性率或召回率)
# 对第i类样本来说,灵敏度=将第i类样本正确分类的数量 / 第i类样本实际总数
sensitivity <- diag(conf_mat) / rowSums(conf_mat)
sensitivity
# 计算特异度(又称真阴性率)
# 对第i类样本来说,特异度=将第i类样本分类为其他类别的数量 / 第i类样本应分类为其他类别的数量
specificity <- rep(0, nrow(conf_mat))
for (i in 1:nrow(conf_mat)) {
other_classes <- setdiff(1:nrow(conf_mat), i)
specificity[i] <- sum(conf_mat[other_classes, other_classes]) / sum(conf_mat[other_classes, i])
}
specificity
```
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