У меня есть программа, которая делит мои данные на первом этапе на обучающие и тестовые наборы. После этого создается дерево решений, и я получаю матрицу путаницы.
Что я хочу сейчас сделать , так это повторить эти шаги (разделить поезд и тест, дерево решений и матрицу путаницы) 100 раз, чтобы я всегда получал другой набор данных поезда и теста.
Что я хочу - это получить результирующий кадр данных с точностью, чувствительностью и специфичностью матрицы путаницы.
Точность, чувствительность и специфичность сохраняются в векторах:
overall.accuracy <- format(overall['Accuracy'] * 100, nsmall =2, digits = 2)
overall.sensitivity <- format(cm$byClass['Sensitivity']* 100, nsmall =2, digits = 2)
overall.specificity <- format(cm$byClass['Specificity']* 100, nsmall =2, digits = 2)
Мой желаемый результат будет выглядеть так:
> result_df
accuracy sensitivity specifity
1 30.22% 95.12% 30.23%
2 34.10% 80.12% 27.76%
3 31.56% 85.78% 28.98%
.
.
.
100 32.33% 87.34% 29.45%
Я мог бы использовать replicate()
, но я не знаком с этой функцией и не знаю, как сохранить точность, чувствительность и специфичность каждого цилиндра в кадре данных.