逻辑模型的混淆矩阵

Question

我有一些数据，包括使用分类和非分类观察对两种田鼠进行区分。

我从89个样本中建立了一个逻辑模型，用来预测其余199个样本的群体成员

我的数据示例

Group           M1      M2      Fora    Phone   len     height  Rost
1   multiplex       2078    1649    1708    3868    5463    2355    805
2   subterraneus    1749    1482    1462    3797    4855    2218    765 
3   unknown         1841    1562    1585    3750    5024    2232    821

我将数据分成89个观察值来训练我的模型，并保留199个待预测的未知观察值

train.data = microtus[c(1:89),c(1:9)]
test.data = microtus[c(90:288),c(1:9)]
train.data$Group =ifelse(train.data$Group=="multiplex", 1, 0)

我的模型

model <- glm(Group ~ M1Left + M3Left + Foramen + Length + Height, 
    family = binomial(), data = train.data)
summary(model)

预测

pred <- predict(model, test.data, type = "response")

我建立了一个混淆矩阵

createConfusionMatrix=function(actual, preds){
  predClass=ifelse(preds<0.5, 0, 1)

  table(actual,predClass)
}
## Confusion matrix 
createConfusionMatrix(test.data$Group,pred)

我的输出

              predClass
actual           0   1
  multiplex      0   0
  subterraneus   0   0
  unknown       70 129

这个输出对我来说不对吗？

我能得到关于如何构建混淆矩阵的帮助吗？

Answer 1

您的代码正在工作(使用您共享的数据)：

#Code
i <- sample(1:3,288,replace = T)
#Data
microtus <- df[i,]
#Split
train.data = microtus[c(1:89),]
test.data = microtus[c(90:288),]
train.data$Group =ifelse(train.data$Group=="multiplex", 1, 0)
#Model
model <- glm(Group ~ M1 + M2 + Fora + len + height, 
             family = binomial(), data = train.data)
#Predict
test.data$pred <- predict(model, test.data, type = "response")
#Check
createConfusionMatrix=function(actual, preds){
  predClass=ifelse(preds<0.5, 0, 1)
  
  table(actual,predClass)
}
## Confusion matrix 
createConfusionMatrix(test.data$Group,test.data$pred)

输出：

              predClass
actual          0  1
  multiplex     0 75
  subterraneus 57  0
  unknown      67  0

使用的一些数据：

#Data
df <- structure(list(Group = c("multiplex", "subterraneus", "unknown"
), M1 = c(2078L, 1749L, 1841L), M2 = c(1649L, 1482L, 1562L), 
    Fora = c(1708L, 1462L, 1585L), Phone = c(3868L, 3797L, 3750L
    ), len = c(5463L, 4855L, 5024L), height = c(2355L, 2218L, 
    2232L), Rost = c(805L, 765L, 821L)), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3"))

也许可以开始一个新的会话，然后重试。