我正在尝试使用R中的ROCR包来计算准确性，但结果与我预期的不同：
假设我对模型（p）和标签（l）的预测如下：
p <- c(0.61, 0.36, 0.43, 0.14, 0.38, 0.24, 0.97, 0.89, 0.78, 0.86)
l <- c(1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1)
我正在使用以下命令计算此预测的准确性：
library(ROCR)
pred <- prediction(p, l)
perf <- performance(pred, "acc")
max([email protected][[1]])
但是结果是.8，根据精度公式（TP + TN）/（TN + TP + FN + FP）应该为.6我不知道为什么吗？
当您使用时max([email protected][[1]])，它将在任何可能的临界值上计算出最大的准确性，以预测阳性。
在您的情况下，最佳阈值是p=0.2，在该阈值上您会犯两个错误（在预测概率为0.38和0.78的观测值上），最大精度为0.8。
您可以使用来访问您的perf对象的临界值[email protected][[1]]。
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