r语言中混淆矩阵计算误判率

在R语言中，混淆矩阵是用于评估分类器性能的重要工具，它可以显示模型的预测结果与实际结果之间的差异。混淆矩阵通常是一个二维矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。混淆矩阵的对角线上的元素表示正确分类的数量，而其他元素则表示错误分类的数量。

计算混淆矩阵后，可以利用以下公式计算误判率：

误判率 = (FP + FN) / (TP + TN + FP + FN)

其中，TP代表真正例（True Positive），即实际为正例且被正确预测为正例的数量；TN代表真负例（True Negative），即实际为负例且被正确预测为负例的数量；FP代表假正例（False Positive），即实际为负例但被错误预测为正例的数量；FN代表假负例（False Negative），即实际为正例但被错误预测为负例的数量。