R语言 MLInterfaces包 confuMat-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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confuMat-methods(MLInterfaces)
confuMat-methods()所属R语言包：MLInterfaces

                                         Compute the confusion matrix for a classifier.
                                         计算为一个分类的混淆矩阵。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function will compute the confusion matrix for a classifier's output
此函数将计算混淆矩阵的分类器的输出


方法----------Methods----------




obj = "classifOutput", ...  Typically, an instance of class  "classifierOutput" is built on a training subset of the input data. The model is then used to predict the class of samples in the test set.  When the true class labels for the test set are available the confusion matrix is the cross-tabulation of the true labels of the test set against the predictions from the classifier. An optional t score threshold can also be specified.
OBJ =“classifOutput”，...通常情况下，"classifierOutput"类的一个实例是建立在一个输入数据的训练子集。然后用该模型预测样本的测试集类。当测试集的真实类标签可以混淆矩阵是对测试集分类预测的真实标签的交叉制表。还可以指定一个可选的t评分的阈值。

For instances of classifierOutput, it is possible to specify the type of confusion matrix desired. The default is test, which tabulates classes from the test set against the associated predictions.  If type is train, the training class vector is tabulated against the predictions on the training set. An optional t score threshold can also be specified.
对于classifierOutput的情况下，它可以指定type混淆矩阵所需。默认是的test，其中列出对相关预测的测试类。如果type是train培训班向量对训练集的预测表。还可以指定一个可选的t评分的阈值。

For instances of classifierOutput, it is possible to specify the minimum score feature classification threshold. Features with a score less than the threshold are classified as NA in the confustion train or test  confusion matrix.
对于classifierOutput的实例，它是可以到指定的最低得分功能分类阈值。得分小于阈值的特点，被列为NA中的confustiontrain或test混淆矩阵。


举例----------Examples----------


library(golubEsets)
data(Golub_Merge)
smallG <- Golub_Merge[101:150,]
k1 <- MLearn(ALL.AML~., smallG, knnI(k=1), 1:30)
confuMat(k1)
confuMat(k1, "train")

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