数据data中Y为无序四分类变量,怎样计算混淆矩阵的准确度、灵敏度、特异度?请输出R代码。
时间: 2024-05-06 16:21:10 浏览: 27
下面是基于R语言的函数,可用于计算混淆矩阵的准确度、灵敏度、特异度:
```
confusion_matrix_stats <- function(actual, predicted) {
# 计算混淆矩阵
matrix <- table(actual, predicted)
rownames(matrix) <- colnames(matrix) <- c("Class 1","Class 2","Class 3","Class 4")
# 计算准确度
accuracy <- sum(diag(matrix))/sum(matrix)
# 计算灵敏度和特异度
sensitivity <- matrix[1,1]/sum(matrix[1,])
specificity <- sum(matrix[2:4,2:4])/sum(matrix[2:4,])
# 打印结果
print(matrix)
cat("Accuracy: ", round(accuracy, 4), "\n")
cat("Sensitivity: ", round(sensitivity, 4), "\n")
cat("Specificity: ", round(specificity, 4), "\n")
}
```
其中,actual是实际的分类标签,predicted是模型预测的分类标签。使用时,只需传入这两个变量即可,例如:
```
data <- read.csv("data.csv")
actual <- data$Y
predicted <- predict(model, newdata=data)
confusion_matrix_stats(actual, predicted)
```
其中,model是训练好的分类模型,可根据具体情况替换为对应的模型变量名。