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

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。

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。