我不知道如何计算以下内容：1 . 它预测了哪30个元素？ 2.我无法让ConfusionMatrix工作 .
任何帮助赞赏 . 谢谢 .
library(nnet)
attach(iris)
library(caret)
set.seed(3456)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8,
list = F,
times = 1)
irisTrain <- iris[ trainIndex,]
irisTest <- iris[-trainIndex,]
irispred <- nnet(Species ~ ., data=irisTrain, size=10)
predicted <- predict(irispred,irisTest,type="class")
输出：
预测< - 预测（irispred，irisTest，type =“class”）
predict [1]“setosa”“setosa”“setosa”“setosa”“setosa”“setosa”“setosa”[8]“setosa”“setosa”“setosa”“versicolor”“versicolor”“versicolor”“versicolor” [15]“versicolor”“versicolor”“virginica”“versicolor”“versicolor”“versicolor”“virginica”[22]“virginica”“virginica”“virginica”“virginica”“virginica”“virginica”“virginica”[29 ]“virginica”“virginica”
混淆矩阵错误，不确定第二个参数应该是什么：
confusionMatrix（predict，iris $ Species）表中的错误（data，reference，dnn = dnn，...）：所有参数必须具有相同的长度
confusionMatrix（predict，irisTest，positive = 1）sort.list（y）中的错误：'x'必须是'sort.list'的原子'你有没有在列表上调用'sort'？ confusionMatrix（predict，iris，positive = 1）sort.list（y）中的错误：'x'必须是'sort.list'的原子'你有没有在列表上调用'sort'？
1 回答
第二个参数应该是
irisTest$Species中的引用类 .irisTest是完整的测试数据，包括所有其他列，iris$Species是整个数据的种类，而不仅仅是测试集 .