当未使用R中的插入符号包预测所有类别时的混淆矩阵

Question

我有一个分类模型predict(model, test.x)来评估具有11个类的数据的模型，预测的结果是：

table(predicted_class)
0   1   2   3   5   6   8  10 
7   6  232  11  74  58   1   1 

我的测试标签（真相）是：

table(test.y)
  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10 
105  16  78  25  14  74  12   9  23  15  19 

当我想使用插入符号包获取混淆矩阵时，出现此错误消息，因为模型未预测类7和9：

caret::confusionMatrix(test.y, predicted_class, mode = "everything")
Error in confusionMatrix.default(test.y, predicted_class,  : 
  the data cannot have more levels than the reference

当预测中缺少某些因子水平时，如何获得混淆矩阵：如何为缺少的类（在本例中为4、7和9）的预测类自动添加0

Answer 1

通过结合union因素使水平相同

all_class <- union(predicted_class, test.y)
newtable <- table(factor(predicted_class, all_class), factor(test.y, all_class))
caret::confusionMatrix(newtable)