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R 如何获得逻辑回归模型测试项目的错误模式？

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R 如何获得逻辑回归模型测试项目的错误模式？,r,machine-learning,logistic-regression,R,Machine Learning,Logistic Regression,我试图分析我在下面编码的模型的测试项目的错误模式（准确性）。我想知道有多少种鸢尾的刚毛和花色被错误地归类为维吉尼亚，有多少种维吉尼亚的鸢尾被错误地归类为非维吉尼亚。这能做到吗？任何建议都很好。这里是我的逻辑回归模型和使用该模型建立的分类器 library(datasets) iris$dummy_virginica_iris <- 0 iris$dummy_virginica_iris[iris$Species == 'virginica'] <- 1 iris$dummy_virg

我试图分析我在下面编码的模型的测试项目的错误模式（准确性）。我想知道有多少种鸢尾的刚毛和花色被错误地归类为维吉尼亚，有多少种维吉尼亚的鸢尾被错误地归类为非维吉尼亚。这能做到吗？任何建议都很好。这里是我的逻辑回归模型和使用该模型建立的分类器

library(datasets)
iris$dummy_virginica_iris <- 0
iris$dummy_virginica_iris[iris$Species == 'virginica'] <- 1
iris$dummy_virginica_iris

# Logistic regression model.
glm <- glm(dummy_virginica_iris ~ Petal.Width + Sepal.Width, 
        data = iris, 
        family = 'binomial') 
summary(glm)

# Classifer.
glm.pred <- predict(glm, type="response")
virginica <- ifelse(glm.pred > .5, TRUE, FALSE)

库（数据集）

iris$dummy_virginica_iris您可以创建一个新的载体，将花朵分为virginica/非virginica，如下所示：


物种你只是在寻找与预测相关的物种混淆矩阵吗？例如，
表格（iris$物种，弗吉尼亚州）
？