我正在研究R的bartMachine小插图，最后，它有一个使用bartMachine解决分类问题的示例。这是使用MASS包中的Pima.te数据集。当尝试使用bartMachine预测“类型”时(仅在小插图之后)，通过将我的结果与小插图的结果进行比较，看来我的混淆矩阵未正确标记。我的错误率越来越高-斜线对角线上的数字看起来非常像小插图的真实正数和真实负数。其他人可以确认吗？
options(java.parameters = "-Xmx5g")
library(bartMachine)
set_bart_machine_num_cores(4)
data("Pima.te",package = "MASS")
X <- data.frame(Pima.te[,-8])
y <- Pima.te[,8]
bart_machine_cv <- bartMachineCV(X,y)
bart_machine_cv
最佳答案
看来包装中确实存在标签错误，它将在下一版本(1.2.3)https://github.com/kapelner/bartMachine/blob/255c206be6834d0ab13b9689a41d961de1e73d8a/bartMachine/CHANGELOG中修复
关于r - 在查看分类后的混淆矩阵时，R包bartMachine中是否有错误？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37173540/