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R broom tidy.confusionMatrix 整理一个(n)confusionMatrix对象


Tidy 总结了有关模型组件的信息。模型组件可能是回归中的单个项、单个假设、聚类或类。 tidy 所认为的模型组件的确切含义因模型而异，但通常是不言而喻的。如果模型具有多种不同类型的组件，您将需要指定要返回哪些组件。

用法

# S3 method for confusionMatrix
tidy(x, by_class = TRUE, ...)

参数

x

通过调用 caret::confusionMatrix() 创建的类 confusionMatrix 的对象。

by_class

逻辑指示是否显示按类别细分的绩效衡量标准。默认为 TRUE 。当 by_class = FALSE 仅返回包含准确度、kappa 和 McNemar 统计信息的 tibble 时。

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意：拼写错误的参数将被吸收到 ... 中，并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值，则将使用默认值。例如，如果您传递 conf.lvel = 0.9 ，所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常：

  • tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

  • augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

也可以看看

值

带有列的 tibble::tibble()：

class

正在考虑的类。

conf.high

估计置信区间的上限。

conf.low

估计置信区间的下限。

estimate

回归项的估计值。

term

回归项的名称。

p.value

准确性和 kappa 统计的 P 值。

例子


# load libraries for models and data
library(caret)
#> Loading required package: lattice
#> 
#> Attaching package: ‘lattice’
#> The following object is masked from ‘package:boot’:
#> 
#>     melanoma
#> 
#> Attaching package: ‘caret’
#> The following object is masked from ‘package:survival’:
#> 
#>     cluster
#> The following object is masked from ‘package:purrr’:
#> 
#>     lift

set.seed(27)

# generate data
two_class_sample1 <- as.factor(sample(letters[1:2], 100, TRUE))
two_class_sample2 <- as.factor(sample(letters[1:2], 100, TRUE))

two_class_cm <- confusionMatrix(
  two_class_sample1,
  two_class_sample2
)

# summarize model fit with tidiers
tidy(two_class_cm)
#> # A tibble: 14 × 6
#>    term                 class estimate conf.low conf.high p.value
#>    <chr>                <chr>    <dbl>    <dbl>     <dbl>   <dbl>
#>  1 accuracy             NA      0.52      0.418     0.621   0.619
#>  2 kappa                NA      0.0295   NA        NA      NA    
#>  3 mcnemar              NA     NA        NA        NA       0.470
#>  4 sensitivity          a       0.604    NA        NA      NA    
#>  5 specificity          a       0.426    NA        NA      NA    
#>  6 pos_pred_value       a       0.542    NA        NA      NA    
#>  7 neg_pred_value       a       0.488    NA        NA      NA    
#>  8 precision            a       0.542    NA        NA      NA    
#>  9 recall               a       0.604    NA        NA      NA    
#> 10 f1                   a       0.571    NA        NA      NA    
#> 11 prevalence           a       0.53     NA        NA      NA    
#> 12 detection_rate       a       0.32     NA        NA      NA    
#> 13 detection_prevalence a       0.59     NA        NA      NA    
#> 14 balanced_accuracy    a       0.515    NA        NA      NA    
tidy(two_class_cm, by_class = FALSE)
#> # A tibble: 3 × 5
#>   term     estimate conf.low conf.high p.value
#>   <chr>       <dbl>    <dbl>     <dbl>   <dbl>
#> 1 accuracy   0.52      0.418     0.621   0.619
#> 2 kappa      0.0295   NA        NA      NA    
#> 3 mcnemar   NA        NA        NA       0.470

# multiclass example
six_class_sample1 <- as.factor(sample(letters[1:6], 100, TRUE))
six_class_sample2 <- as.factor(sample(letters[1:6], 100, TRUE))

six_class_cm <- confusionMatrix(
  six_class_sample1,
  six_class_sample2
)

# summarize model fit with tidiers
tidy(six_class_cm)
#> # A tibble: 69 × 6
#>    term           class estimate conf.low conf.high p.value
#>    <chr>          <chr>    <dbl>    <dbl>     <dbl>   <dbl>
#>  1 accuracy       NA      0.2       0.127     0.292   0.795
#>  2 kappa          NA      0.0351   NA        NA      NA    
#>  3 mcnemar        NA     NA        NA        NA       0.873
#>  4 sensitivity    a       0.2      NA        NA      NA    
#>  5 specificity    a       0.888    NA        NA      NA    
#>  6 pos_pred_value a       0.308    NA        NA      NA    
#>  7 neg_pred_value a       0.816    NA        NA      NA    
#>  8 precision      a       0.308    NA        NA      NA    
#>  9 recall         a       0.2      NA        NA      NA    
#> 10 f1             a       0.242    NA        NA      NA    
#> # ℹ 59 more rows
tidy(six_class_cm, by_class = FALSE)
#> # A tibble: 3 × 5
#>   term     estimate conf.low conf.high p.value
#>   <chr>       <dbl>    <dbl>     <dbl>   <dbl>
#> 1 accuracy   0.2       0.127     0.292   0.795
#> 2 kappa      0.0351   NA        NA      NA    
#> 3 mcnemar   NA        NA        NA       0.873
源代码：R/caret-tidiers.R

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注：本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Tidy a(n) confusionMatrix object。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。