使用 confusionMatrix() 函数计算kappa值后,如何添加95%置信区间
时间: 2024-03-15 19:46:47 浏览: 25
在R中,可以使用 `psych` 包中的 `Kappa()` 函数来计算kappa值及其置信区间,然后将其添加到 `confusionMatrix()` 函数的结果中。具体步骤如下:
1.使用 `confusionMatrix()` 函数计算混淆矩阵和kappa值。
```r
library(caret)
# 假设已有真实标签和预测标签分别为y_true和y_pred
confusion_matrix <- confusionMatrix(y_true, y_pred)
# 计算kappa值
kappa <- confusion_matrix$overall['Kappa']
```
2.使用 `sum()` 函数计算样本总数。
```r
n <- sum(confusion_matrix$table)
```
3.使用 `Kappa()` 函数计算kappa值及其置信区间。
```r
library(psych)
# 计算kappa值及其置信区间
kappa_result <- Kappa(confusion_matrix$table, n, ci = TRUE)
kappa_ci <- kappa_result$conf.int
```
4.将kappa值和置信区间添加到 `confusionMatrix()` 函数的结果中。
```r
confusion_matrix$overall['Kappa'] <- kappa
confusion_matrix$overall['Kappa_CI_Lower'] <- kappa_ci[1]
confusion_matrix$overall['Kappa_CI_Upper'] <- kappa_ci[2]
```
最终,`confusionMatrix()` 函数的结果中将包含kappa值及其95%置信区间的下限和上限。