如何获得支持向量机的分类错误？

Question

我创建了SVM模型并生成了混淆矩阵，但它不像我通常看到的混淆矩阵，格式为：假正例、真正例、真反例和假反例。

我需要获取分类错误率。我查看了几个资源，但仍然不知道该怎么做。

trainIndex <- createDataPartition(datasetclass$V1,list=FALSE, p = .80,times=1)
dataTrain <- datasetattributes[ trainIndex,]
dataTest  <- datasetattributes[-trainIndex,]

classTrain <- datasetclass[ trainIndex,]
classTest  <- datasetclass[-trainIndex,]

svm.model <- svm(classTrain ~ ., data = dataTrain, cost = 1)

svm.pred <- predict(svm.model, dataTest)

# confusion matrix
tab <- table(pred = svm.pred, true = classTest)

- hope288

Answer 1

问题解决了！ 在构建SVM模型时，我需要将“type”参数设置为“C-classification”：

svm.model <- svm(classTrain ~ ., data = dataTrain, cost = 1,type="C-classification")

然后我可以获取混淆矩阵：

tab <- table(pred = svm.pred, true = classTest)

而分类错误为：

classification_error <- 1- sum(svm.pred == classTest)/length(svm.pred)

- hope288