在查看分类后的混淆矩阵时，R 包 bartMachine 中是否存在错误？
[英]Is there an error in the R package, bartMachine, when looking at the confusion matrix following classification?
问题描述
I'm going through the bartMachine vignette for R, and towards the end, it has an example for using bartMachine for classification problems.
我正在浏览 R 的 bartMachine 小插图，最后，它有一个使用 bartMachine 解决分类问题的示例。 This is using the Pima.te data set in the MASS package.这是使用 MASS 包中的 Pima.te 数据集。 When trying to predict "type" with bartMachine (just following the vignette), it looks like my confusion matrix is labeled incorrectly, by comparing my results to the vignette's.当尝试使用 bartMachine 预测“类型”时（仅跟随小插图），通过将我的结果与小插图的结果进行比较，看起来我的混淆矩阵标记不正确。 I'm getting extremely high error rates - and the numbers in the off diagonal look an awful lot like the vignette's true positive and true negative numbers.我得到了极高的错误率 - 非对角线上的数字看起来非常像小插图的真正数和真负数。 Can anyone else confirm this?其他人可以证实这一点吗？
options(java.parameters = "-Xmx5g")
library(bartMachine)
set_bart_machine_num_cores(4)
data("Pima.te",package = "MASS")
X <- data.frame(Pima.te[,-8])
y <- Pima.te[,8]
bart_machine_cv <- bartMachineCV(X,y)
bart_machine_cv
1 个解决方案
解决方案1
0 2016-05-12 13:13:19
看起来包中确实存在标签错误，将在下一版本（1.2.3）中修复https://github.com/kapelner/bartMachine/blob/255c206be6834d0ab13b9689a41d961de1e73d8a/bartMachine/CHANGELOG
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