當未使用R中的插入符號包預測所有類別時的混淆矩陣

Question

我有一個分類模型predict(model, test.x)來評估具有11個類的數據的模型，預測的結果是：

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

我的測試標簽（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 

當我想使用插入符號包獲取混淆矩陣時，出現此錯誤消息，因為模型未預測類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

當預測中缺少某些因子水平時，如何獲得混淆矩陣：如何為缺少的類（在本例中為4、7和9）的預測類自動添加0

Answer 1

通過結合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)