用R语言写如果pos变量和neg变量都为0,那么新变量为1,如果pos变量和neg变量有一个不为0,那么新变量为0
时间: 2024-04-16 07:27:33 浏览: 24
你可以使用以下代码来实现你的要求:
```R
# 假设pos和neg是你的两个变量
if (pos == 0 && neg == 0) {
new_variable <- 1
} else {
new_variable <- 0
}
```
这段代码使用了条件语句(if-else)来判断pos和neg的值。如果两个变量都为0,那么new_variable被赋值为1,否则被赋值为0。请确保你已经定义了pos和neg变量,并且它们的值是可用的。如果你需要对多个变量进行类似的判断,可以使用相同的逻辑来扩展代码。
相关问题
因变量为四分类变量Y,已有真实标签和预测标签,怎样算FPR和TPR?请告诉R代码。
对于四分类变量Y的真实标签和预测标签,我们可以使用混淆矩阵来计算FPR和TPR,具体的R代码如下:
```R
# 假设真实标签为true_label,预测标签为pred_label
library(caret)
confusionMatrix(pred_label, true_label)
```
输出的结果中包含了FPR和TPR,如下:
```
Confusion Matrix and Statistics
Reference
Prediction Class1 Class2 Class3 Class4
Class1 10 5 0 0
Class2 0 15 5 1
Class3 0 0 16 2
Class4 0 1 3 13
Overall Statistics
Accuracy : 0.7833
95% CI : (0.6557, 0.8824)
No Information Rate : 0.3167
P-Value [Acc > NIR] : 2.080e-08
Kappa : 0.7025
Mcnemar's Test P-Value : 0.2705
Statistics by Class:
Class1 Class2 Class3 Class4
Sensitivity 1.000 0.714 0.727 0.812
Specificity 0.898 0.933 0.906 0.867
Pos Pred Value 0.667 0.750 0.889 0.765
Neg Pred Value 1.000 0.889 0.800 0.933
Prevalence 0.317 0.283 0.317 0.083
Detection Rate 0.317 0.202 0.230 0.067
Detection Prevalence 0.475 0.270 0.259 0.088
Balanced Accuracy 0.949 0.824 0.817 0.840
```
其中,Sensitivity即为TPR,Specificity即为1-FPR。
pos = y_train == 1 neg = y_train == 0
这段代码是用来创建两个布尔数组 `pos` 和 `neg`,用于对训练数据的目标变量进行分类。假设 `y_train` 是训练数据的目标变量,其中 1 表示正例,0 表示负例。
- `pos = y_train == 1` 将 `pos` 设置为一个布尔数组,其元素与 `y_train` 相等的位置为 `True`,其余位置为 `False`。换句话说,`pos` 中的元素为 `True` 表示对应位置的样本属于正例类别。
- `neg = y_train == 0` 同理,将 `neg` 设置为一个布尔数组,其元素与 `y_train` 相等的位置为 `True`,其余位置为 `False`。`neg` 中的元素为 `True` 表示对应位置的样本属于负例类别。
通过这种方式,可以根据目标变量的取值将训练数据划分为正例和负例两个子集,以便进一步进行分类任务的处理。
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