我有以下代码,产生类似表格的输出
lvs <- c("normal", "abnormal")
truth <- factor(rep(lvs, times = c(86, 258)),
levels = rev(lvs))
pred <- factor(
c(
rep(lvs, times = c(54, 32)),
rep(lvs, times = c(27, 231))),
levels = rev(lvs))
xtab <- table(pred, truth)
library(caret)
confusionMatrix(xtab)
confusionMatrix(pred, truth)
confusionMatrix(xtab, prevalence = 0.25)
我想将输出的以下部分导出为 .csv
表
Accuracy : 0.8285
95% CI : (0.7844, 0.8668)
No Information Rate : 0.75
P-Value [Acc > NIR] : 0.0003097
Kappa : 0.5336
Mcnemar's Test P-Value : 0.6025370
Sensitivity : 0.8953
Specificity : 0.6279
Pos Pred Value : 0.8783
Neg Pred Value : 0.6667
Prevalence : 0.7500
Detection Rate : 0.6715
Detection Prevalence : 0.7645
Balanced Accuracy : 0.7616
尝试将其写入 .csv
表会导致错误消息:
write.csv(confusionMatrix(xtab),file="file.csv")
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE, stringsAsFactors = stringsAsFactors) :
cannot coerce class ""confusionMatrix"" to a data.frame
由于显而易见的原因,手动完成整个工作是不切实际的,并且容易出现人为错误。
有关如何将其导出为 .csv
的任何建议吗?
最佳答案
使用插入符包
results <- confusionMatrix(pred, truth)
as.table(结果)
给出
Reference
Prediction X1 X0
X1 36 29
X0 218 727
as.matrix(results,what="overall")
给出
Accuracy 7.554455e-01
Kappa 1.372895e-01
AccuracyLower 7.277208e-01
AccuracyUpper 7.816725e-01
AccuracyNull 7.485149e-01
AccuracyPValue 3.203599e-01
McnemarPValue 5.608817e-33
和
as.matrix(results, What = "classes")
给出
Sensitivity 0.8953488
Specificity 0.6279070
Pos Pred Value 0.8783270
Neg Pred Value 0.6666667
Precision 0.8783270
Recall 0.8953488
F1 0.8867562
Prevalence 0.7500000
Detection Rate 0.6715116
Detection Prevalence 0.7645349
Balanced Accuracy 0.7616279
使用这些和 write.csv 命令,您可以获得整个混淆矩阵信息
关于r - 将 fusionMatrix 的输出保存为 .csv 表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34842837/