Подтвердить что ты не робот

Матрица смешения сюжетов в R с использованием ggplot

У меня две матрицы смешения с вычисленными значениями как истинные положительные (tp), ложные срабатывания (fp), истинные негативы (tn) и ложные негативы (fn), соответствующие двум различным методам. Я хочу представить их как введите описание изображения здесь

Я считаю, что фасетная сетка или обертка грани могут это сделать, но мне трудно начать. Вот данные двух матриц смешения, соответствующих методу 1 и методу 2

dframe<-structure(list(label = structure(c(4L, 2L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 
3L), .Label = c("fn", "fp", "tn", "tp"), class = "factor"), value = c(9, 
0, 3, 1716, 6, 3, 6, 1713), method = structure(c(1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("method1", "method2"), class = "factor")), .Names = c("label", 
"value", "method"), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")
4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Это может быть хорошим началом

library(ggplot2)
ggplot(data =  dframe, mapping = aes(x = label, y = method)) +
  geom_tile(aes(fill = value), colour = "white") +
  geom_text(aes(label = sprintf("%1.0f",value)), vjust = 1) +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue")

Edited

TClass <- factor(c(0, 0, 1, 1))
PClass <- factor(c(0, 1, 0, 1))
Y      <- c(2816, 248, 34, 235)
df <- data.frame(TClass, PClass, Y)

library(ggplot2)
ggplot(data =  df, mapping = aes(x = TClass, y = PClass)) +
  geom_tile(aes(fill = Y), colour = "white") +
  geom_text(aes(label = sprintf("%1.0f", Y)), vjust = 1) +
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
  theme_bw() + theme(legend.position = "none")

введите описание изображения здесь

Ответ 2

Несколько более модульное решение, основанное на ответе MYaseen208. Может быть более эффективным для больших наборов данных/многокомпонентной классификации:

confusion_matrix <- as.data.frame(table(predicted_class, actual_class))

ggplot(data = confusion_matrix
       mapping = aes(x = predicted_class,
                     y = Var2)) +
  geom_tile(aes(fill = Freq)) +
  geom_text(aes(label = sprintf("%1.0f", Freq)), vjust = 1) +
  scale_fill_gradient(low = "blue",
                      high = "red",
                      trans = "log") # if your results aren't quite as clear as the above example

Ответ 3

Старый вопрос, но я написал эту функцию, которая, я думаю, дает более симпатичный ответ. В результате получается расходящаяся палитра (или все, что вы хотите, но по умолчанию расходится):

prettyConfused<-function(Actual,Predict,colors=c("white","red4","dodgerblue3"),text.scl=5){
  actual = as.data.frame(table(Actual))
  names(actual) = c("Actual","ActualFreq")

  #build confusion matrix
  confusion = as.data.frame(table(Actual, Predict))
  names(confusion) = c("Actual","Predicted","Freq")

  #calculate percentage of test cases based on actual frequency

  confusion = merge(confusion, actual, by=c('Actual','Actual'))
  confusion$Percent = confusion$Freq/confusion$ActualFreq*100
  confusion$ColorScale<-confusion$Percent*-1
  confusion[which(confusion$Actual==confusion$Predicted),]$ColorScale<-confusion[which(confusion$Actual==confusion$Predicted),]$ColorScale*-1
  confusion$Label<-paste(round(confusion$Percent,0),"%, n=",confusion$Freq,sep="")
  tile <- ggplot() +
    geom_tile(aes(x=Actual, y=Predicted,fill=ColorScale),data=confusion, color="black",size=0.1) +
    labs(x="Actual",y="Predicted")

  tile = tile +
        geom_text(aes(x=Actual,y=Predicted, label=Label),data=confusion, size=text.scl, colour="black") +
        scale_fill_gradient2(low=colors[2],high=colors[3],mid=colors[1],midpoint = 0,guide='none')
}

Confusion Matrix