多分类模型混淆矩阵的输出（使用R语言）

多分类模型混淆矩阵的输出（使用R语言）

混淆矩阵（Confusion Matrix）是评估分类模型性能的常用工具。在多分类问题中，混淆矩阵可以帮助我们了解模型在每个类别上的预测情况，包括真阳性（True Positive）、真阴性（True Negative）、假阳性（False Positive）和假阴性（False Negative）的数量。本文将介绍如何使用R语言输出多分类模型的混淆矩阵。

首先，我们需要安装并加载一些必要的R包。在R中，有很多用于评估分类模型的包，其中包括"caret"和"e1071"。我们可以使用以下代码安装和加载这些包：

install.packages("caret")
install.packages("e1071")

library(caret)
library(e1071)
1
2
3
4
5

接下来，我们需要准备测试数据和模型预测结果。假设我们有一个包含实际类别和模型预测类别的数据框。以下是一个简单的示例：

# 实际类别
actual <- c("A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C")

# 模型预测类别
predicted <- c("A", "B", "C", "A", "B", "A", "B", "A", "C")

# 创建
1
2
3
4
5
6