R 如何将混淆矩阵发送到插入符号'；什么是混淆矩阵？

我正在查看此数据集：。我建立了一个ctree：

myFormula<-class~.          # class is a factor of "+" or "-"
ct <- ctree(myFormula, data = train)

你可以看到这并没有加起来：

sensitivity=99/（99+20）=99/119=0.831928

。在我的confusionMatrix结果中，该值表示特异性。然而，特异性是

特异性=D/（B+D）=88/（88+6）=88/94=0.9361702

，敏感性值

我尝试过这个

混淆矩阵（td，testPred，positive=“+”）

，但得到了更奇怪的结果。我做错了什么

更新：我还意识到我的混淆矩阵与caret所认为的不同：

   Mine:               Caret:

            td             testPred
   testPred  -  +      td   -  +
          - 99  6        - 99 20
          + 20 88        +  6 88 

如您所见，它认为我的假阳性和假阴性是反向的。

更新：我发现发送数据比将表格作为参数要好得多。从文档中：

参考文献
要用作真实结果的类的系数

我认为这意味着什么符号构成了积极的结果。在我的情况下，这将是一个

+

。然而，“参考”指的是数据集的实际结果，也就是因变量

所以我应该使用

confusionMatrix（testPred，test$class）

。如果您的数据因某种原因出现无序，它会将其转换为正确的顺序（因此正面和负面结果/预测在混淆矩阵中正确对齐）

但是，如果您担心结果是否正确，请安装

plyr

库，并使用

rewave

更改系数：

install.packages("plyr")
library(plyr)
newDF <- df
newDF$class <- revalue(newDF$class,c("+"=1,"-"=0))
# You'd have to rerun your model using newDF

我的困惑矩阵：

        td
testPred  -  +
       - 99  6
       + 20 88

        td
testPred  -  +
       - 99  6
       + 20 88

插入符号混淆矩阵：

        td
testPred  -  +
       - 99  6
       + 20 88

        td
testPred  -  +
       - 99  6
       + 20 88

虽然现在它说的是

$positive:“-”

，所以我不确定这是好是坏

        td
testPred  -  +
       - 99  6
       + 20 88