如何为 R 中的 rpart 模型创建混淆矩阵？

Z时代
2024-01-10
分类：综合

要为 rpart 模型创建混淆矩阵，我们首先需要找到预测值，然后可以创建预测值表和原始数据中的响应变量，这将是模型的混淆矩阵。

例如，如果我们有一个预测值向量，比如数据帧 df$O 中的 P 和原始值，那么可以使用以下命令创建混淆矩阵 -

table(P,df$O)

查看以下示例以了解如何完成。

示例 1

以下代码段创建了一个示例数据框 -

Dep_Var1<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var1<-rpois(20,5)
df1<-data.frame(Dep_Var1,Indep_Var1)
df1

创建了以下数据框

Dep_Var1 Indep_Var1

1 0 4

2 0 11

3 0 3

4 0 6

5 0 3

6 1 5

7 1 4

8 0 4

9 1 5

10 0 3

11 1 5

12 1 4

13 0 2

14 0 3

15 0 5

16 1 9

17 1 5

18 0 9

19 1 2

20 0 2

要在上面创建的数据框上加载 rpart 包，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Dep_Var1<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var1<-rpois(20,5)
df1<-data.frame(Dep_Var1,Indep_Var1)
library(rpart)

要创建 rpart 模型并在上面创建的数据框中找到 df1 中数据的预测值，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Dep_Var1<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var1<-rpois(20,5)
df1<-data.frame(Dep_Var1,Indep_Var1)
library(rpart)
Model_1<-rpart(Dep_Var1~Indep_Var1,data=df1)
Prediction_Model_1<-predict(Model_1,type="class")

要在上面创建的数据框上创建混淆矩阵，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Dep_Var1<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var1<-rpois(20,5)
df1<-data.frame(Dep_Var1,Indep_Var1)
library(rpart)
Model_1<-rpart(Dep_Var1~Indep_Var1,data=df1)
Prediction_Model_1<-predict(Model_1,type="class")
table(Prediction_Model_1,df1$Dep_Var1)

输出结果

如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -

Prediction_Model_1 0 1

0 6 1

1 6 7

示例 2

以下代码段创建了一个示例数据框 -

Dep_Var2<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var2<-rnorm(20)
df2<-data.frame(Dep_Var2,Indep_Var2)
df2

创建了以下数据框

Dep_Var2 Indep_Var2

1 0 1.139577556

2 1 0.006968284

3 1 0.438159515

4 1 0.599715153

5 1 1.870112573

6 0 -0.810537941

7 0 -0.733628480

8 1 0.625663690

9 1 0.696501333

10 1 -0.967849897

11 1 -2.392595836

12 1 1.459343862

13 1 -0.026408590

14 0 -1.254218214

15 0 -0.865296394

16 0 0.443057916

17 0 1.172367014

18 0 1.334406228

19 1 1.262094268

20 0 0.887480542

要创建 rpart 模型并在上面创建的数据框中找到 df2 中数据的预测值，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Dep_Var2<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var2<-rnorm(20)
df2<-data.frame(Dep_Var2,Indep_Var2)
library(rpart)
Model_2<-rpart(Dep_Var2~Indep_Var2,data=df2)
Prediction_Model_2<-predict(Model_2,type="class")

要在上面创建的数据框上创建混淆矩阵，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Dep_Var2<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var2<-rnorm(20)
df2<-data.frame(Dep_Var2,Indep_Var2)
library(rpart)
Model_2<-rpart(Dep_Var2~Indep_Var2,data=df2)
Prediction_Model_2<-predict(Model_2,type="class")
table(Prediction_Model_2,df2$Dep_Var2)

输出结果

如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -

Prediction_Model_2 0 1

0 4 3

1 5 8

示例 3

以下代码段创建了一个示例数据框 -

Dep_Var3<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var3<-sample(501:1000,20)
df3<-data.frame(Dep_Var3,Indep_Var3)
df3

创建了以下数据框

Dep_Var3 Indep_Var3

1 1 530

2 0 554

3 0 510

4 1 782

5 0 648

6 1 546

7 1 762

8 0 666

9 1 733

10 0 928

11 0 902

12 1 602

13 1 933

14 1 987

15 1 743

16 0 515

17 1 867

18 1 945

19 0 503

20 1 512

要创建 rpart 模型并在上面创建的数据框中找到 df3 中数据的预测值，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Dep_Var3<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var3<-sample(501:1000,20)
df3<-data.frame(Dep_Var3,Indep_Var3)
library(rpart)
Model_3<-rpart(Dep_Var3~Indep_Var3,data=df3)
Prediction_Model_3<-predict(Model_3,type="class")

要在上面创建的数据框上创建混淆矩阵，请将以下代码添加到上面的代码段中 -

Dep_Var3<-factor(sample(0:1,20,replace=TRUE))
Indep_Var3<-sample(501:1000,20)
df3<-data.frame(Dep_Var3,Indep_Var3)
library(rpart)
Model_3<-rpart(Dep_Var3~Indep_Var3,data=df3)
Prediction_Model_3<-predict(Model_3,type="class")
table(Prediction_Model_3,df3$Dep_Var3)

输出结果

如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -

Prediction_Model_3 0 1

0 6 4

1 2 8

以上是如何为 R 中的 rpart 模型创建混淆矩阵？的全部内容，来源链接： utcz.com/z/331643.html