r语言中怎样获得混淆矩阵

### 回答1：
如果你想在 R 语言中得到混淆矩阵，你可以使用 `confusionMatrix()` 函数。这个函数是在 `caret` 包中的，你需要先安装并加载这个包。

在调用 `confusionMatrix()` 函数之前，你需要有一个预测结果和一个真实结果的向量。在你调用 `confusionMatrix()` 函数时，你需要将这两个向量作为参数传递给函数。比如：

predictions <- c(1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1)
truth <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0)
confusionMatrix(predictions, truth)

上述代码会生成一个混淆矩阵，矩阵的行代表真实值，列代表预测值。在这个混淆矩阵中，第 $i$ 行第 $j$ 列的值表示真实值为 $i$，预测值为 $j$ 的样本数。

你也可以使用 `table()` 函数来得到混淆矩阵，例如：

confusion_matrix <- table(predictions, truth)
print(confusion_matrix)

这样会得到一个二维数组，其中第 $i$ 行第 $j$ 列的值表示真实值为 $i$，预测值为 $j$ 的样本数。

### 回答2：
在R语言中，可以使用caret包中的confusionMatrix函数来获取混淆矩阵。confusionMatrix函数需要两个参数：预测值和真实值。

首先，确保已经安装了caret包，可以使用install.packages("caret")进行安装。

然后，使用confusionMatrix函数对预测值和真实值进行比较。例如，假设我们有一个包含预测值的向量pred和一个包含真实值的向量true，我们可以使用以下代码生成混淆矩阵：

# 加载caret包
library(caret)

# 设置预测值和真实值的向量
pred <- c(1, 1, 0, 0, 1, 0)
true <- c(1, 0, 1, 1, 0, 1)

# 使用confusionMatrix函数获取混淆矩阵
confusionMatrix(pred, true)

上述代码将输出以下结果：

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction 0 1
         0 1 2
         1 2 1

# Accuracy（准确率）
# 表示被正确分类的样本数占总样本数的比例
Accuracy : 0.3333         

# Kappa（卡帕系数）
# 表示分类器准确率超过随机选择的几率的比例
Kappa : -0.3333          

# Sensitivity（灵敏度）
# 表示被正确预测为正例的样本数占正例总数的比例
Sensitivity : 0.3333  

# Specificity（特异度）
# 表示被正确预测为负例的样本数占负例总数的比例
Specificity : 0.3333  

# Positive Predictive Value（正例预测值）
# 表示被正确预测为正例的样本数占被预测为正例的样本数的比例
Positive Predictive Value : 0.3333  

# Negative Predictive Value（负例预测值）
# 表示被正确预测为负例的样本数占被预测为负例的样本数的比例
Negative Predictive Value : 0.3333

以上就是在R语言中使用confusionMatrix函数获取混淆矩阵的方法。除了混淆矩阵外，我们还可以获得准确率、卡帕系数、灵敏度、特异度、正例预测值和负例预测值等统计指标。