キャレットパッケージでconfusionMatrix（）関数を使用しようとしています。ただし、これには、テストデータセットとトレーニングデータセットから導出された予測がまったく同じレベルである必要があります。データの問題のため、0回の出現で架空のレベルをテストデータセットに追加する必要がある場合があります。これを行う方法はありますか？
再現可能なおもちゃの例は次のとおりです。
test <- data.frame (Feature=c("1200","1000","1000"), Class = c("a","b","b"))
predicted_model <- c("a","a","b","c")
明らかに、
confusionMatrix(predicted_model,test$Class)
エラーメッセージを生成し、
Error in confusionMatrix.default(predicted_model, test$Class) :
the data cannot have more levels than the reference
目的は、架空のクラスcをテストに追加することです。
table(test$Class)
我々が得る：
a b c
1 2 0
どうしますか？ありがとう
test <- data.frame (Feature=c("1200","1000","1000"), Class = c("a","b","b"))
test$Class <- factor(test$Class, levels = c("a", "b", "c"))
test
# Feature Class
# 1 1200 a
# 2 1000 b
# 3 1000 b
table(test$Class)
# a b c
# 1 2 0
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