如何使用 R 中的 function 创建混淆矩阵

Question

我创建了以下数据集：

actual <- c(1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0)
predicted <- c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0)

以下代码有效，但我想使用 function 来创建混淆矩阵：

#create new data frame
new_data <- data.frame(actual, predicted)
new_data["class"] <- ifelse(new_data["actual"]==0 & new_data["predicted"]==0, "TN",
                            ifelse(new_data["actual"]==0 & new_data["predicted"]==1, "FP",
                                   ifelse(new_data["actual"]==1 & new_data["predicted"]==0, "FN", "TP")))
(conf.val <- table(new_data["class"]))

执行此操作的代码可能是什么？

Answer 1

插入符号库提供了大量机器学习方法

library(caret)
actual <- as.factor(c(1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0))
predicted <- as.factor(c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0))

caret::confusionMatrix(data = predicted, actual, positive="1")

Answer 2

如果您想要与您发布的格式相同的 output 格式，请考虑这个 function

confusion <- function(pred, real) {
  stopifnot(all(c(pred, real) %in% 0:1))
  table(matrix(c("TN", "FP", "FN", "TP"), 2L)[cbind(pred, real) + 1L])
}

Output

> confusion(predicted, actual)

FN FP TN TP 
 1  2  5  4