r语言 logistic回归混淆矩阵

逻辑回归是分类问题中的常用算法之一，可以用于预测二元变量的概率。而混淆矩阵则是评估分类（二元）模型性能的一种方法。
在R语言中，可以使用confusionMatrix函数计算逻辑回归的混淆矩阵。该函数需要输入训练集的真实标签和对应的预测标签，可以得到以下四个指标：准确率、误差率、精确率和召回率。
准确率指分类正确的样本数占总样本数的比例，误差率则是分类错误的样本数占总样本数的比例，一般来说准确率越高，误差率越低，表示模型分类能力越强。
而精确率和召回率则更注重于分类结果的具体情况，精确率指的是所有被预测为正例的样本中，实际上是正例的比例，召回率则指的是所有实际为正例的样本中，被正确预测为正例的比例。精确率高表示模型的正例预测能力较强，而召回率高则表示模型能够识别更多正例。
基于这四个指标，我们可以综合评估逻辑回归的分类性能。一般来说，准确率和误差率是必不可少的指标，而精确率和召回率则取决于具体情况，比如有些场景下我们更重视分类出来的正例或负例。因此，对于不同的分类问题，我们需要根据具体需求选择不同指标来评估逻辑回归的表现，并且需要根据混淆矩阵的结果来不断优化模型，提升分类准确性。