将confusionMatrix的输出保存为.csv表 [英] Saving output of confusionMatrix as a .csv table

问题描述

我有一个下面的代码产生一个表格的输出

  lvs < -  c异常）
 truth<  -  factor（rep（lvs，times = c（86,258）），
 levels = rev（lvs））
 pred < $ bc（
 rep（lvs，times = c（54,32）），
 rep（lvs，times = c（27,231））），
 levels = rev ）
 
 xtab<  -  table（pred，truth）
 
库（插入符号）
 confusionMatrix（xtab）
 
 confusionMatrix ，真相）
 confusionMatrix（xtab，prevalence = 0.25）
  

下面部分输出为 .csv 表

 准确性：0.8285 
 95％CI：（0.7844,0.8668）
无信息速率：0.75 
 P值[Acc> NIR]：0.0003097 
 
 Kappa：0.5336 
 Mcnemar的测试P值：0.6025370 
 
灵敏度：0.8953 
特异性：0.6279 
 Pos Pred价值：0.8783 
负预定值：0.6667 
流行率：0.7500 
检测率：0.6715 
检测率：0.7645 
平衡精度：0.7616 
  

尝试将其写为 .csv 表会导致错误消息：

  write.csv（confusionMatrix（xtab），file =file.csv）
 as.data .frame.default（x [[i]]，optional = TRUE，stringsAsFactors = stringsAsFactors）：
无法强制类confusionMatrix到数据框架
  / pre> 
 
 
出于显而易见的原因，手动执行整个工作是不切实际的，并且容易出现人为错误。 
 
 
 
有关如何将其导出为 .csv 的任何建议？
解决方案
确定，所以如果你检查 confusionMatrix（xtab，prevalence = 0.25）的输出， 
  cm < -  confusionMatrix（pred，truth）
 str（cm）
 
列表5 
 $ positive：chrabnormal
 $ table：'table'int [1：2,1：2] 231 27 32 54 
 ..- attr dim）= 2的列表
 .. .. $预测：chr [1：2]异常正常
 .. .. $参考：chr [1：2]异常 normal
 $ overall：Named num [1：7] 0.828 0.534 0.784 0.867 0.75 ... 
 ..- attr（*，names）= chr [1：7] KappaAccuracyLowerAccuracyUpper... 
 $ byClass：Named num [1：8] 0.895 0.628 0.878 0.667 0.75 ... 
 ..- attr（*，names）= chr [1：8]SensitivitySpecificityPos Pred ValueNeg Pred Value... 
 $ dots：list（）
  -  attr（*，class）= chr confusionMatrix
  
 
 
从这里开始，选择要从中创建csv的适当对象一个data.frame，每个变量都有一个列。在您的情况下，这将是：
  tocsv<  -  data.frame（cbind（t（cm $ overall），t （cm $ byClass）））
 
＃然后可以使用
 write.csv（tocsv，file =file.csv）
  / pre> 
I have a following code resulting in a table-like output
 lvs <- c("normal", "abnormal")
 truth <- factor(rep(lvs, times = c(86, 258)),
                 levels = rev(lvs))
 pred <- factor(
                c(
                  rep(lvs, times = c(54, 32)),
                  rep(lvs, times = c(27, 231))),               
                levels = rev(lvs))

 xtab <- table(pred, truth)

 library(caret)
 confusionMatrix(xtab)

 confusionMatrix(pred, truth)
 confusionMatrix(xtab, prevalence = 0.25)   
I would like to export the below part of the output as a .csv table
               Accuracy : 0.8285          
                 95% CI : (0.7844, 0.8668)
    No Information Rate : 0.75            
    P-Value [Acc > NIR] : 0.0003097       

                  Kappa : 0.5336          
 Mcnemar's Test P-Value : 0.6025370       

            Sensitivity : 0.8953          
            Specificity : 0.6279          
         Pos Pred Value : 0.8783          
         Neg Pred Value : 0.6667          
             Prevalence : 0.7500          
         Detection Rate : 0.6715          
   Detection Prevalence : 0.7645          
      Balanced Accuracy : 0.7616  
Attempt to write it as a .csv table results in the error message:
write.csv(confusionMatrix(xtab),file="file.csv")
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE, stringsAsFactors = stringsAsFactors) : 
cannot coerce class ""confusionMatrix"" to a data.frame
Doing the whole work manually, for obvious reasons, is impractical and prone to human errors. 

Any suggestions on how to export it as a .csv?
解决方案
Ok, so if you inspect the output of confusionMatrix(xtab, prevalence = 0.25) , it's a list:
cm <- confusionMatrix(pred, truth)
str(cm)

    List of 5
 $ positive: chr "abnormal"
 $ table   : 'table' int [1:2, 1:2] 231 27 32 54
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ Prediction: chr [1:2] "abnormal" "normal"
  .. ..$ Reference : chr [1:2] "abnormal" "normal"
 $ overall : Named num [1:7] 0.828 0.534 0.784 0.867 0.75 ...
  ..- attr(*, "names")= chr [1:7] "Accuracy" "Kappa" "AccuracyLower" "AccuracyUpper" ...
 $ byClass : Named num [1:8] 0.895 0.628 0.878 0.667 0.75 ...
  ..- attr(*, "names")= chr [1:8] "Sensitivity" "Specificity" "Pos Pred Value" "Neg Pred Value" ...
 $ dots    : list()
 - attr(*, "class")= chr "confusionMatrix"
From here on you select the appropriate objects that you want to create a csv from and make a data.frame that will have a column for each variable. In your case, this will be:
tocsv <- data.frame(cbind(t(cm$overall),t(cm$byClass)))

# You can then use
write.csv(tocsv,file="file.csv")


                        
这篇关于将confusionMatrix的输出保存为.csv表的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！