sensitivity <- confusion_matrix[2, 2] / sum(confusion_matrix[2, ]) Error in `[.default`(confusion_matrix, 2, 2) : subscript out of bounds
时间: 2023-09-27 08:07:13 浏览: 200
这个错误表示在你的代码中,你尝试访问一个超出边界的索引。具体来说,你的 `confusion_matrix` 变量可能没有被正确定义或者其维度不符合你的访问方式。
在计算敏感性时,我们通常使用混淆矩阵(confusion matrix),它是一个2x2的矩阵,其中包括了真正例、假负例、假正例和真负例的数量。请确保你正确计算了混淆矩阵,并将其存储在 `confusion_matrix` 变量中。
以下是一个示例代码,展示如何计算敏感性(真正例率):
```R
# 假设你已经计算了混淆矩阵,并存储在 confusion_matrix 变量中
# 计算敏感性
sensitivity <- confusion_matrix[2, 2] / sum(confusion_matrix[2, ])
# 打印结果
print(sensitivity)
```
请确保在运行这段代码之前,你已经正确计算了混淆矩阵,并将其存储在 `confusion_matrix` 变量中。另外,确保 `confusion_matrix` 是一个2x2的矩阵,并且你想要获取的真正例的数量位于矩阵的第二行第二列位置。
相关问题
用confusion_matrix 计算灵敏度
灵敏度(Sensitivity)也称为真阳性率(True Positive Rate,TPR),是指在所有实际为正例的样本中,被正确预测为正例的比例。灵敏度的计算公式为:
Sensitivity = TP / (TP + FN)
其中,TP表示真正例(True Positive),即实际为正例且被预测为正例的样本数量;FN表示假反例(False Negative),即实际为正例但被预测为负例的样本数量。
使用混淆矩阵(Confusion Matrix)可以方便地计算灵敏度。混淆矩阵是一种常用的分类性能评估工具,它将分类结果按实际类别分成四类,分别为真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)和假反例(FN)。
下面是一个混淆矩阵的示例:
| | 预测为正例 | 预测为负例 |
| ------- | ---------- | ---------- |
| 实际为正例 | TP | FN |
| 实际为负例 | FP | TN |
根据混淆矩阵,可以计算出灵敏度的值。例如,在上述混淆矩阵中,灵敏度的计算公式为:
Sensitivity = TP / (TP + FN)
假设TP=80,FN=20,则有:
Sensitivity = 80 / (80 + 20) = 0.8
因此,该分类器的灵敏度为0.8,即在所有实际为正例的样本中,有80%被正确预测为正例。
用 confusion_matrix()函数计算灵敏度特异性
confusion_matrix() 函数可以计算混淆矩阵,但无法直接计算灵敏度和特异性。需要从混淆矩阵中计算出真阳性(TP),假阳性(FP),真阴性(TN),假阴性(FN)等参数,再使用以下公式计算灵敏度(Sensitivity)和特异性(Specificity):
Sensitivity = TP / (TP + FN)
Specificity = TN / (TN + FP)
例如,假设有以下混淆矩阵:
```
[[50, 10],
[5, 35]]
```
其中50表示真阳性(TP),10表示假阴性(FN),5表示假阳性(FP),35表示真阴性(TN)。
则灵敏度为:
Sensitivity = 50 / (50 + 10) = 0.83
特异性为:
Specificity = 35 / (35 + 5) = 0.88
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