r - 来自rpart的混淆矩阵

我一生无法弄清楚如何在rpart上计算混淆矩阵。

这是我所做的：

set.seed(12345)
UBANK_rand <- UBank[order(runif(1000)), ]
UBank_train <- UBank_rand[1:900, ]
UBank_test  <- UBank_rand[901:1000, ]


dim(UBank_train)
dim(UBank_test)

#Build the formula for the Decision Tree
UB_tree <- Personal.Loan ~ Experience + Age+ Income +ZIP.Code + Family + CCAvg + Education

#Building the Decision Tree from Test Data
UB_rpart <- rpart(UB_tree, data=UBank_train)

现在，我想我会做类似的事情

table(predict(UB_rpart, UBank_test, UBank_Test$Default))

但这并没有给我一个混乱的矩阵。

最佳答案

您没有提供可复制的示例，所以我将创建一个综合数据集：

set.seed(144)
df = data.frame(outcome = as.factor(sample(c(0, 1), 100, replace=T)),
                x = rnorm(100))

具有predict的rpart模型的type="class"函数将为每个观察值返回预测的类。

library(rpart)
mod = rpart(outcome ~ x, data=df)
pred = predict(mod, type="class")
table(pred)
# pred
#  0  1
# 51 49

最后，您可以通过在预测和真实结果之间运行table来构建混淆矩阵：

table(pred, df$outcome)
# pred  0  1
#    0 36 15
#    1 14 35