r语言 混淆矩阵准确率及置信区间求解
在R语言中，可以使用`caret`包或`MLmetrics`包计算混淆矩阵的准确率及置信区间。
1. 使用`caret`包计算混淆矩阵准确率及置信区间：
# 安装和加载caret包
install.packages("caret")
library(caret)
# 假设你已经有一个预测结果向量pred和实际标签向量actual
# 创建混淆矩阵
confusionMatrix(table(pred, actual))
# 计算准确率
accuracy <- confusionMatrix(table(pred, actual))overall['Accuracy']
# 计算置信区间
confidence_interval <- st(sum(diag(table(pred, actual))), sum(table(pred, actual)), conf.level = 0.95)conf.int
2. 使用`MLmetrics`包计算混淆矩阵准确率及置信区间：
# 安装和加载MLmetrics包
install.packages("MLmetrics")
library(MLmetrics)
# 假设你已经有一个预测结果向量pred和实际标签向量actual
# 创建混淆矩阵
confusionMatrix <- ConfusionMatrix(pred, actual)
# 计算准确率
accuracy <- confusionMatrixOverall_Accuracy
# 计算置信区间
confidence_interval <- binconf(sum(confusionMatrixclassAccuracy), n = length(confusionMatrixclassAccuracy), conf.level = 0.95)
以上代码中，`pred`是预测结果向量，`actual`是实际标签向量。 `confusionMatrix()`函数会创建混淆矩阵，并提供准确率。`st()`函数用于计算置信区间，`conf.level`参数定义了置信水平。
正则化一个5 5随机矩阵注意：这些代码中的准确率和置信区间是基于分类任务中的二进制分类的情况。如果你有多类别分类的问题，你可以查看包的文档以了解更多信息。

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