R语言使用confusionMatrix() 函数计算kappa值及置信区间

在R语言中，可以使用 `caret` 包中的 `confusionMatrix()` 函数计算混淆矩阵和kappa值，并使用 `psych` 包中的 `Kappa()` 函数计算kappa值的置信区间。

具体步骤如下：

1.加载 `caret` 包和数据。

library(caret)

# 假设已有真实标签和预测标签分别为y_true和y_pred

2.使用 `confusionMatrix()` 函数计算混淆矩阵和kappa值。

confusion_matrix <- confusionMatrix(y_true, y_pred)

# 计算kappa值
kappa <- confusion_matrix$overall['Kappa']

3.使用 `sum()` 函数计算样本总数。

n <- sum(confusion_matrix$table)

4.使用 `Kappa()` 函数计算kappa值及其置信区间。

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

5.输出kappa值及其置信区间。

# 输出kappa值及其置信区间
cat("Kappa:", round(kappa, 3), "\n")
cat("Kappa 95% CI:", round(kappa_ci[1], 3), "-", round(kappa_ci[2], 3), "\n")

最终，你可以通过输出kappa值及其置信区间来评估分类模型的性能和稳定性。