在R语言中,table()函数无疑是一个强大的工具,尤其是在处理数据分析时,特别是混淆矩阵的应用中。让我们通过两个实例来直观理解它的功能。
首先,table()函数能够轻松统计变量的频次。看这个例子:
对于向量z = c(1,2,2,4,2,7,1,1),我们使用table(z)进行计数,然后summary(z1)展示详细结果:
z<-c(1,2,2,4,2,7,1,1); z1<-table(z); summary(z1);
接着,table()函数在构建混淆矩阵时也发挥关键作用。例如,当我们对比两个分类变量的预测和真实结果时:
通过以下代码创建一个混淆矩阵,t=table(c(1,0,1,1,1,0,0,1),c(0,0,1,1,1,0,1,1)),然后计算主对角线元素占比:
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))
值得注意的是,diag()函数在这里返回的是给定矩阵的主对角线元素,如果输入的是向量,它会生成一个对角矩阵,以这些元素填充对角线。
通过这两个例子,我们可以看出table()函数在R语言中是如何帮助我们理解和分析数据分布,以及在评估分类模型性能时的实用性。
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