R创建2*2混淆矩阵的通用解决方案

我的问题与使用

table（）

函数在R中生成混淆矩阵有关。我正在寻找不使用软件包（如插入符号）的解决方案

假设这些是我们在二元分类问题中的

预测

和

标签

：

predictions <- c(0.61, 0.36, 0.43, 0.14, 0.38, 0.24, 0.97, 0.89, 0.78, 0.86, 0.15,  0.52, 0.74, 0.24)
labels      <- c(1,    1,    1,    0,    0,     1,    1,    1,    0,     1,    0,    0,    1,    0)

---

我需要一种方法，能够为0和1之间的所有可能阈值（决策边界）一致地生成2*2混淆矩阵，因为我将此作为优化中的输入。有没有办法调整

表

函数，使其始终返回2*2矩阵？

您可以将阈值预测作为因子变量来实现这一点：

(conf_matrix <- as.matrix(table(factor(predictions>0.05, levels=c(F, T)), labels)))
#        labels
#         0 1
#   FALSE 0 0
#   TRUE  6 8

（形态矩阵0.05，等级=c（F，T）），标签）
#标签
#         0 1
#假0 0
#真实6 8

是的，谢谢！。我尝试使用

table（）

参数，如

dnn

，

exclude

。但是相反，我应该建立一个新的因子来解释这个不存在的类。

conf_matrix <- as.matrix(table(predictions>0.05,labels))
  conf_matrix
     labels
       0 1
  TRUE 6 8

(conf_matrix <- as.matrix(table(factor(predictions>0.05, levels=c(F, T)), labels)))
#        labels
#         0 1
#   FALSE 0 0
#   TRUE  6 8