R 中的数据挖掘算法/包/gausspred/预测评估

描述

这些函数使用平均负对数概率、错误率和针对定义的损失函数的平均损失来评估预测概率，或者计算校准表。

用法

comp_amlp (probs_pred, responses)

comp_er (probs_pred, responses)

comp_loss (probs_pred, y_true, Mloss)

cal_tab (probs_pred, true_y, ix_y, no_cat=10)

参数

probs_pred，预测概率矩阵，行表示案例，列表示组（响应的不同值）。

Mloss，定义损失函数的矩阵，行表示真实值，列表示预测值。

responses, 'y_true', 'true_y'，测试用例中响应的真实值向量。

ix_y，用于生成校准表的列索引。

no_cat，生成校准表的类别数量。

返回值

comp_amlp，返回平均负对数概率，comp_er 返回错误率。

comp_loss，返回平均损失和预期损失。

cal_tab，返回一个校准数据框。