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。

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