ed_二分法）：所有参数的长度必须相同。我将变量的数量从75改为222。问题在于长度（综合预测$y）和长度（综合预测$Sladep\u z\u预测的二分法）是不同的。他们不应该这样做。{除非类（combined_predictions$slademport

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ed_二分法）：所有参数的长度必须相同。我将变量的数量从75改为222。问题在于长度（综合预测$y）和长度（综合预测$Sladep\u z\u预测的二分法）是不同的。他们不应该这样做。{除非类（combined_predictions$slademport_z_predicted）不是“数值”或与y大小不同}我发现在我的第二段代码中有一个额外的空间。但这不应该是问题所在。我重新运行了代码，没有错误。检查类（组合预测值$y）、类（组合预测值$Sladep\u z\u predicted）和类（组合预测值$Sladep\u z\u predicted\u Dictomy）是否都是数字。我假设当你说“我将变量数从75改为222”时，是关于行数的。检查是否有更多行，每行有y和z预测值。

combined_predicitons <- data.frame(landslide_z_predicted, ytest)

combined_predicitons$landslide_z_predicted_dicotomy = round(combined_predicitons$landslide_z_predicted)

threshold = 0.5    
combined_predicitons$landslide_z_predicted_dicotomy = ifelse(combined_predicitons$landslide_z_predicted >= threshold, 1, 0)

table(combined_predicitons$y, combined_predicitons$landslide_z_predicted_dicotomy)

library(dplyr)

# generate sample data
df <- data.frame(landslide_z_predicted=runif(75), y=sample(c(0, 1), 75, replace=T))

# add is_correct and case variables to the data frame
df <- df %>%
  mutate(is_correct = case_when((landslide_z_predicted < 0.5) & !y ~ TRUE,
                                (landslide_z_predicted >= 0.5) & y ~ TRUE,
                                TRUE ~ FALSE)) %>%
 mutate(case = case_when((landslide_z_predicted < 0.5) & !y & is_correct ~ "case_01",
                          (landslide_z_predicted < 0.5) & y & !is_correct ~ "case_02",
                          (landslide_z_predicted >= 0.5) & y & is_correct ~ "case_03",
                          (landslide_z_predicted >= 0.5) & !y & !is_correct ~ "case_04"))

# count the occurrences of the cases
df %>% select(case) %>% group_by(case) %>% summarize(count=n())