混淆矩阵数据中的错误不能有更多级别的CARET

debugcn 发表于 Dev

Dzurko音乐

数据集可以在这里找到：https : //archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing#

set.seed(1234)
ind <- sample(2, nrow(bank), replace = TRUE, prob = c(0.7, 0.3))
train.data <- bank[ind == 1, ]
test.data <- bank[ind == 2, ]

我正在搜索我的问题，试图将其设置为混淆矩阵的因素。但是问题根本没有解决

cartmodel <- rpart(y ~., data = train.data)
cartmodel
cart.pred = predict(cartmodel, test.data)
summary(cart.pred)
confusionMatrix(as.factor(cart.pred),as.factor(test.data$y))
confusionMatrix

我需要改变什么？数据集是Bank .. so Num和Factor属性。

更新：我尝试更改所有归因于..仍然错误

笨狼

使用UCI中的csv（也可以尝试使用此链接）：

library(rpart)
library(caret)
bank = read.csv("../bank/bank-full.csv",sep=";")

set.seed(1234)
ind <- sample(2, nrow(bank), replace = TRUE, prob = c(0.7, 0.3))
train.data <- bank[ind == 1, ]
test.data <- bank[ind == 2, ]

打电话时，predict()您得到的是概率，而不是标签：

cartmodel <- rpart(y ~., data = train.data)
cart.pred = predict(cartmodel, test.data)
head(cart.pred)

          no        yes
5  0.9393461 0.06065387
14 0.9393461 0.06065387
16 0.9393461 0.06065387
26 0.9393461 0.06065387
28 0.9393461 0.06065387
29 0.9393461 0.06065387

获取标签：

cart.pred = predict(cartmodel, test.data,type="class")
confusionMatrix(cart.pred,test.data$y)

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction    no   yes
       no  11710  1039
       yes   302   517
                                         
               Accuracy : 0.9012         
                 95% CI : (0.896, 0.9061)
    No Information Rate : 0.8853         
    P-Value [Acc > NIR] : 1.831e-09      
                                         
                  Kappa : 0.3869

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。