R语言中logistic回归模型的混淆矩阵怎么计算，代码是什么，以及测试标签是什么意思

混淆矩阵可以使用R语言中的confusionMatrix函数来计算，代码如下：

library(caret)
# 假设预测结果为pred，真实标签为true
confusionMatrix(pred, true)

其中，pred和true分别是预测结果和真实标签，可以是向量、数组或数据框。

测试标签是指用来评估模型性能的标签，通常是从数据集中划分出来的一部分数据。在R语言中，可以使用caret包中的createDataPartition函数来随机划分数据集，代码如下：

library(caret)
# 假设数据集为data，测试集占比为0.2
index <- createDataPartition(data$label, p = 0.2, list = FALSE)
test_data <- data[index, ]
train_data <- data[-index, ]

其中，data$label是数据集中的标签列，p是测试集占比，list = FALSE表示返回的是索