sensitivity <- confusion_matrix[2, 2] / sum(confusion_matrix[2, ]) Error in `[.default`(confusion_matrix, 2, 2) : subscript out of bounds

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）：

# 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

注释test2 <- as.data.frame(test[, cols]) colnames(test2) <- colnames(learn2[-ncol(learn2)]) test_predict <- as.vector(predict(z, test2)$x) test_predict <- rev * test_predict poly_func <- get_fisher_poly_func(a, cnames, b) Y <- learn[, ncol(learn)] mroc <- roc(Y, model_predict, plot = F, main = main, direction = "<", levels = c(0L, 1L) ) auc <- as.numeric(split(mroc$auc, "curve: ")[1]) thre_opt <- coords(mroc, "best", ret = c("threshold"), transpose = TRUE)[1] coords <- coords(mroc, thre_opt, "threshold", ret = c( "sensitivity", "specificity", "accuracy", "ppv", "npv" ), transpose = TRUE ) model_sens <- format(coords[1], digits = 4) model_spec <- format(coords[2], digits = 4) model_accu <- format(coords[3], digits = 4) model_ppv <- format(coords[4], digits = 4) model_npv <- format(coords[5], digits = 4) model_auc <- format(auc, digits = 4) Y <- test[, ncol(test)] mroc <- roc(Y, test_predict, plot = F, main = main, direction = "<", levels = c(0L, 1L) ) auc <- as.numeric(split(mroc$auc, "curve: ")[1]) coords <- coords(mroc, thre_opt, "threshold", ret = c( "sensitivity", "specificity", "accuracy", "ppv", "npv" ), transpose = TRUE )

这段代码看起来是在进行机器学习模型的评估，其中使用了ROC曲线和AUC指标来评估模型的性能。首先，使用了测试集数据test来进行预测，并计算了预测结果的AUC值。然后，从ROC曲线上获取了最佳阈值，并计算了在该阈值下的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值等指标。最后，将这些指标的值进行格式化，并保存在model_sens、model_spec、model_accu、model_ppv和model_npv变量中，同时将AUC值格式化后保存在model_auc变量中。

#定义Richards模型 richards_model <- function(D, a, b, c) { H <- 1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c return(H) } #设置参数范围 D_range <- seq(1, 45, by = 1) a_range <- seq(0, 30, by = 1) b_range <- seq(0.1, 1, by = 0.1) c_range <- seq(0.1, 1, by = 0.1) #执行敏感性分析 sensitivity_df <- expand.grid(D = D_range, a = a_range, b = b_range, c = c_range) sensitivity_df$H <- richards_model(sensitivity_df$D, sensitivity_df$a, sensitivity_df$b, sensitivity_df$c) #计算参数对模型的影响 param_effect <- function(param_name) { sensitivity_df %>% group_by(across(-{{param_name}})) %>% summarize(mean_H = mean(H)) %>% mutate(delta_H = (mean_H - mean(H)) / mean(H) * 100) } install.packages("dplyr") # 安装dplyr包 library(dplyr) # 加载dplyr包 #输出结果 param_effect("a") param_effect("b") param_effect("c")

这段代码使用了R语言中的dplyr和expand.grid函数来进行Richards模型的敏感性分析，下面是对这段代码的详细解释：

首先，我们定义了Richards模型的函数，包含树高(H)和直径(D)两个变量，以及三个参数a、b、c，用于计算树高和直径之间的关系。在这个函数中，使用了指数函数和减法运算符，用于计算树高H的值。

接下来，我们使用seq函数定义了模型参数的范围，包括直径(D)、参数a、参数b和参数c的取值范围。这里通过by参数指定了步长，以便更细致地探究参数对模型的影响。

然后，我们使用expand.grid函数创建了一个数据框，其中包含所有可能的参数组合，以及对应的树高值。这里我们使用R语言的管道操作符 %>%，将数据框传递给summarize函数，计算了每组参数的平均树高，并将结果存储在mean_H列中。

最后，我们定义了一个名为param_effect的函数，该函数接受一个参数名作为输入，并计算该参数对模型输出的影响。该函数首先使用dplyr中的group_by函数对除了该参数之外的所有参数进行分组，然后计算每组参数的平均树高，并将结果存储在mean_H列中。接下来，该函数使用mutate函数计算该参数的变化量，即该参数在不同组之间的平均值差，以百分比的形式表示。

最后，我们安装了dplyr包，并对param_effect函数传入了三个不同的参数名，分别计算了参数a、b、c对模型输出的影响。这里使用了R语言的管道操作符，将计算结果输出到控制台。

希望这个解释能够帮助您理解这段代码的含义。