有没有办法看到假阴性行？

问题描述

我有一个数据框，分为训练和测试数据集，运行支持向量机、预测和混淆矩阵函数。

如何查看哪些行是假阳性和假阴性？

Data_7c<- Data_7G[,c(6,15:18)] 
split = sample.split(Data_7c$F,SplitRatio = 0.70)
train = subset(Data_7c,split == TRUE)
test = subset(Data_7c,split == FALSE)

data1 = svm(F ~.,data = train,method="C-classification",kernel="radial",cost = 1,gamma=0.001,scale = FALSE)
pred1 <- predict(data1,task = bh.task,newdata = test)
head(as.data.frame(pred1))
SVMcf1 <- confusionMatrix(pred1,as.factor(test[,1]),positive = "1")
SVMcf1$table

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction    0    1
         0 2203  146
         1    3    2

数据 test$F[1:20] 和 pred1[1:20]：

structure(c(1L,1L,2L,2L),.Label = c("0","1"),class = "factor") 

structure(c(`2` = 1L,`3` = 1L,`8` = 1L,`19` = 1L,`22` = 1L,`25` = 1L,`40` = 1L,`49` = 1L,`51` = 1L,`55` = 1L,`57` = 1L,`60` = 1L,`62` = 1L,`63` = 1L,`67` = 2L,`72` = 1L,`75` = 1L,`80` = 1L,`81` = 1L,`89` = 1L),class = "factor")

解决方法

您可以使用逻辑运算符来确定误报和漏报，将它们存储在向量中，然后对数据进行子集化。

# convert factor to numeric 0/1
pred1 <- as.numeric(levels(pred1))[pred1] 
test$F <- as.numeric(levels(test$F))[test$F]

false_positive <- pred1 & !test$F
false_negative <- !pred1 & test$F

false_positive 和 false_negative 将是逻辑向量。例如，在 false_positive 中，它将是 TRUE，其中 pred1 == 1 和 test$F == 0 和 FALSE 否则。

然后可以使用这些逻辑向量对 test 数据集的行进行子集：

test[false_positive,]
test[false_negative,]

此外，根据混淆矩阵的输出，sum(false_positive) 应为 3，sum(false_negative) 应为 146。