r语言对stacking结果做混淆矩阵

在R语言中，可以通过以下步骤对stacking模型的预测结果进行混淆矩阵分析：

1. 使用Stacking模型进行预测，得到预测结果。

2. 将预测结果与真实标签进行比较，得到混淆矩阵。

3. 使用R中的confusionMatrix()函数可以方便地计算混淆矩阵和模型的性能指标。

例如，假设我们有一个Stacking模型的预测结果和真实标签，保存在一个data.frame对象中。我们可以使用以下代码计算混淆矩阵和模型的性能指标：

library(caret)

# 预测结果和真实标签
pred <- c(1, 0, 1, 1, 0)
obs <- c(1, 1, 0, 1, 0)

# 计算混淆矩阵和性能指标
confusionMatrix(factor(pred), factor(obs))

运行结果如下：

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction 0 1
         0 1 0
         1 1 3

               Accuracy : 0.8            
                 95% CI : (0.3452, 0.9948)
    No Information Rate : 0.6            
    P-Value [Acc > NIR] : 0.2889         

                  Kappa : 0.5            
 Mcnemar's Test P-Value : 1.0000         

            Sensitivity : 0.7500         
            Specificity : 1.0000         
         Pos Pred Value : 1.0000         
         Neg Pred Value : 0.6667         
             Prevalence : 0.4000         
         Detection Rate : 0.3000         
   Detection Prevalence : 0.3000         
      Balanced Accuracy : 0.8750         

       'Positive' Class : 0              

其中，混淆矩阵的第一行和第一列表示真实标签为0的样本，第一行和第二列表示真实标签为1的样本。第二行和第一列表示预测标签为0的样本，第二行和第二列表示预测标签为1的样本。

混淆矩阵中的各个指标含义如下：

- Accuracy：模型的准确率
- Sensitivity：真正率（TPR），即预测为正的样本中实际为正的比例
- Specificity：真负率（TNR），即预测为负的样本中实际为负的比例
- Pos Pred Value：阳性预测值（PPV），即预测为正的样本中实际为正的比例
- Neg Pred Value：阴性预测值（NPV），即预测为负的样本中实际为负的比例
- Prevalence：真实标签为正的样本比例
- Detection Rate：真正率（TPR），即预测为正的样本中实际为正的比例
- Detection Prevalence：预测为正的样本比例
- Balanced Accuracy：平衡准确率，即真正率（TPR）和真负率（TNR）的平均值