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R tune conf_mat_resampled 計算重采樣的平均混淆矩陣


對於分類問題，conf_mat_resampled() 為每個重采樣計算一個單獨的混淆矩陣，然後對單元格計數進行平均。

用法

conf_mat_resampled(x, parameters = NULL, tidy = TRUE)

參數

x

具有類 tune_results 的對象，與通過 control_*(save_pred = TRUE) 運行的分類模型一起使用。

parameters

具有單個調整參數組合的 tibble。這裏隻允許一種調整參數組合(如果使用過的話)。

tidy

結果應該以 tibble ( TRUE ) 或像 yardstick::conf_mat() ( FALSE ) 這樣的 conf_mat 對象返回？

值

一個小標題或conf_mat，其中包含重新采樣的平均細胞計數。

例子

library(parsnip)
library(rsample)
library(dplyr)

data(two_class_dat, package = "modeldata")

set.seed(2393)
res <-
  logistic_reg() %>%
  set_engine("glm") %>%
  fit_resamples(
    Class ~ .,
    resamples = vfold_cv(two_class_dat, v = 3),
    control = control_resamples(save_pred = TRUE)
  )

conf_mat_resampled(res)
#> # A tibble: 4 × 3
#>   Prediction Truth   Freq
#>   <fct>      <fct>  <dbl>
#> 1 Class1     Class1 123  
#> 2 Class1     Class2  25.7
#> 3 Class2     Class1  22.7
#> 4 Class2     Class2  92.3
conf_mat_resampled(res, tidy = FALSE)
#>           Class1    Class2
#> Class1 123.00000  25.66667
#> Class2  22.66667  92.33333

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自Max Kuhn等大神的英文原創作品 Compute average confusion matrix across resamples。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。