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R：予測モデルの混同行列を作成するにはどうすればよいですか？

データフレームがあります。最初の列にはモデルの予測スコア（0〜100の範囲、小さい値はクラスAにあると予想され、大きい値はクラスBにあると予想される）が含まれ、2番目の列にはエントリの実際の分類が含まれます（ "クラスA "または"クラスB "）。

まだ20未満または50未満の値をクラスAとして定義する必要がある場所を判断できないため、異なるカットオフ値のRを使用して混同行列を取得する方法

Rでこの比較を効率的に行う方法は？

rprediction
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user2718

これにはいくつかの方法がありますが、データを使用した再現可能な例が望ましいでしょう。

set.seed(12345)
test <- data.frame(pred=c(runif(50,0,75),runif(50,25,100)), group=c(rep("A",50), rep("B",50)) )
table(test$pred<50,test$group)

与える

         A  B
  FALSE 18 34
  TRUE  32 16

つまり、これは、32のAが50歳未満、34のBが50歳以上、18のAが50歳以上（誤って分類）、16のBが50未満（誤って分類）であることを示しています。

set.seed(12345)
test <- data.frame(pred=c(runif(50,0,60),runif(50,40,100)), group=c(rep("A",50), rep("B",50)) )
table(test$pred<50,test$group)

与える

         A  B
  FALSE  8 40
  TRUE  42 10

この例では、選択したサンプリングの原因として、分類がはるかに優れています。

これの「50」は、20、30など、好きなように変更できます。

table(test$pred<50,test$group)
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nzcoops