R：如何制作预测模型的混淆矩阵？

我有一个数据帧。第一列包含我的预测分数（范围从0到100，较小的值预计为A类，较大的值预计为B类）。对于我的模型，第二列包含条目的实际分类（“A类”或“B类”）

对于不同的截止值，如何使用R获得混淆矩阵，因为我还不能决定将<20或<50的值定义为A类

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如何使用R有效地进行比较

有很多方法可以做到这一点，一个可复制的例子与您的数据是可取的：

set.seed(12345)
test <- data.frame(pred=c(runif(50,0,75),runif(50,25,100)), group=c(rep("A",50), rep("B",50)) )
table(test$pred<50,test$group)

这说明32个A在50岁以下，34个B在50岁以上，18个A在50岁以上（分类错误），16个B在50岁以下（分类错误）

在本例中，由于选择了采样，您的分类要好得多

这里面的“50”可以改成你想要的任何东西，20，30等等

table(test$pred<50,test$group)

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table（test$pred如果预测值不低于50，则此选项不起作用，因为该表只生成一个真实的行，而不是一个4*4矩阵。我将答案编辑为generalise.*（我在上面的注释中指的是2*2矩阵）。
set.seed(12345)
test <- data.frame(pred=c(runif(50,0,60),runif(50,40,100)), group=c(rep("A",50), rep("B",50)) )
table(test$pred<50,test$group)

         A  B
  FALSE  8 40
  TRUE  42 10

table(test$pred<50,test$group)