R插入符/混淆矩阵

Question

我想在 caret 库的 train() 之后显示混淆矩阵，但我有一些疑问。 "train()" 应该在火车上吗？（我不确定，因为 "control" 参数）。测试集上的"predict()"？对整个数据集进行预测似乎很奇怪...

# df_corpus = Document Term Matrix + 1 column of Cos.code(class which are 203.2.2, 204.3.2 ...)
dataset <- df_corpus
control <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3)
seed <- 7

metric <- "Accuracy"
preProcess=c("center", "scale")

# Linear Discriminant Analysis
set.seed(seed)
fit.lda <- train(Cos.code~., data=dataset, method="lda", metric=metric,preProc=c("center", "scale"), trControl=control)
ldaClasses <- predict(fit.lda)
cm <- confusionMatrix(data = ldaClasses, dataset$Cos.code)
F1_score(cm$table, "lda")

感谢您的帮助

Answer 1

你可以得到这样的混淆矩阵：

confusionMatrix(predict(fit.lda,dataset$Cos.code),dataset$Cos.code)

你可以用同样的方式为你的测试集计算混淆矩阵，只是切换数据集。

但我相信你的模型应该已经包含了你想要的信息检查打印这两个对象时给出的信息。

fit.lda

fit.lda$finalModel

R插入符/混淆矩阵

R caret / Confusion matrix

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