R语言table()函数比较有用,两个示例尤其是混淆矩阵这个案例比较有用:

例子一:统计频次

z<-c(1,2,2,4,2,7,1,1);z1<-table(z);summary(z1);

z1#实现z中各数据频次的统计
z
1 2 4 7
3 3 1 1
names(z1)#居然是有名字的
[1] "1" "2" "4" "7"
例子二:实现混淆矩阵

t=table(c(1,0,1,1,1,0,0,1),c(0,0,1,1,1,0,1,1));(sum(diag(t))/sum(t))

t#显示该混淆矩阵,可以理解成第1列是实际值,第2列是预测值,在混淆矩阵中,横向是实际值(第1列),纵向是预测值(第2列)
    0 1
  0 2 1
  1 1 4
(sum(diag(t))/sum(t))#预测对的数量除以总数据量
[1] 0.75
diag(t)函数比较有意思。如果t为矩阵,则结果为t主对角线元素组成的向量;如果t为向量,则结果为使用t作为主对角线元素创建对角矩阵。

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作者:yitianguxingjian
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/yitianguxingjian/article/details/51567843
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05-11 16:02