从R中的两列计算精度，创建汇总表

注意：这方面我还不太熟悉。 我在R中有一个数据帧df

INDIVIDUALS CURRENT INFERRED 
pop1_1 1 1
pop1_2 1 1 
pop1_3 1 2
pop2_1 2 3
pop2_2 2 2
pop2_3 2 2
pop3_1 3 1
pop3_2 3 2
pop3_3 3 3

显示由类pop标记的唯一个体、它们在当前中实际属于的类以及它们通过算法放置到的类

我想要的是对准确度的总结，包括课堂和整体。在上面的例子中，我想要的是：

POP CORRECT ACCURACY
pop1 2 66.7
pop2 2 66.7
pop3 1 33.3 
OVERALL 5 55.6

到目前为止，我的总体计算是：

for (i in 1:ncol(reducedresults))
{reducedresults[,i]=as.vector(reducedresults[,i])}
correct<-ifelse(reducedresults$CURRENT==reducedresults$INFERRED,1,0)
accuracy<-sum(correct)/length(correct)*100

---

我想我可以指定行来找到每个类的准确度，但我不确定如何将其强制到汇总表中，或者我是否在正确的轨道上

您需要一个分组变量

> df$GROUP <- sub('_.*', '', as.character(df$INDIVIDUALS))

---

首先，在组变量1、2、3中，将组变量与个人变量分开存储在这里始终是一个好主意，这使得聚合更容易。在这里，您可以使用类似cbindo.callrbind、strsplitas.characterdf$personals、split=\uUdf这样的东西来实现这一点，但最好从它们分开开始。

> tab <- with(df, table(GROUP, CORRECT=CURRENT == INFERRED))
> addmargins(tab)
      CORRECT
GROUP  FALSE TRUE Sum
  pop1     1    2   3
  pop2     1    2   3
  pop3     2    1   3
  Sum      4    5   9
> prop.table(tab, margin=1)
      CORRECT
GROUP      FALSE      TRUE
  pop1 0.3333333 0.6666667
  pop2 0.3333333 0.6666667
  pop3 0.6666667 0.3333333
> prop.table(colSums(tab))
    FALSE      TRUE 
0.4444444 0.5555556