R में Confusion Matrix को समझना

यह ट्यूटोरियल DataCamp के Machine Learning Toolbox कोर्स की सामग्री पर आधारित है और आपको R में confusion matrices का अभ्यास करने देता है।

अपडेट किया गया 25 सित॰ 2026 · 3 मि॰ पढ़ें

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Confusion matrix की गणना करें

जैसा कि आपने वीडियो में देखा, confusion matrix किसी मॉडल के आउटपुट को कैलिब्रेट करने और आपकी भविष्यवाणियों के सभी संभावित परिणामों (true positive, true negative, false positive, false negative) की जाँच करने के लिए एक बहुत उपयोगी उपकरण है।

अपनी confusion matrix बनाने से पहले, आपको संभाव्यता-आधारित भविष्यवाणियों को एक दिए गए थ्रेशोल्ड पर "काट" कर वर्ग भविष्यवाणियों में बदलना होता है। आप यह काम आसानी से ifelse() फ़ंक्शन से कर सकते हैं, जैसे:

class_prediction <-
  ifelse(probability_prediction > 0.50,
         "positive_class",
         "negative_class"
  )

आप base R के table() फ़ंक्शन से ऐसी एक contingency तालिका बना सकते हैं, लेकिन caret में confusionMatrix() तालिका में base rates के अलावा कई उपयोगी सहायक आँकड़े भी देता है। आप भविष्यवाणी किए गए परिणामों और वास्तविक परिणामों का उपयोग करके confusion matrix (और संबद्ध आँकड़े) की गणना कर सकते हैं, उदाहरण के लिए:

confusionMatrix(predicted, actual)

निर्देश

संख्यात्मक भविष्यवाणियों p को 0.50 के कटऑफ का उपयोग करते हुए p_class नाम के वर्ग-भविष्यवाणियों के एक वेक्टर में बदलें। भविष्यवाणी करते समय सकारात्मक वर्ग के लिए "M" और नकारात्मक वर्ग के लिए "R" का ही उपयोग करें, ताकि मूल डेटा में मौजूद क्लासेस से मेल खाएँ।
p_class, test सेट में वास्तविक मानों, और confusionMatrix() फ़ंक्शन का उपयोग करके एक confusion matrix बनाएं।

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यदि यह समझ में आ रहा है, तो अगले अभ्यास पर बढ़ें! यदि नहीं, तो यहाँ एक ओवरव्यू वीडियो है।

Confusion Matrix पर ओवरव्यू वीडियो

संभाव्यताओं से confusion matrix तक

दूसरी ओर, मान लीजिए कि आप बिल्कुल सुनिश्चित होना चाहते हैं कि आपका मॉडल सभी माइन्स को सही ढंग से माइन के रूप में पहचानता है। ऐसे में, आप 0.90 के बजाय 0.10 का prediction threshold चुन सकते हैं।

आप अपने नई भविष्यवाणी की गई क्लासेज़ का उपयोग करते हुए, पहले की तरह ही confusion matrix बना सकते हैं:

pred <- ifelse(probability > threshold, "M", "R")

इसके बाद आप पिछले अभ्यास की तरह ही confusionMatrix() फ़ंक्शन कॉल कर सकते हैं:

confusionMatrix(pred, actual)

eyJsYW5ndWFnZSI6InIgIiwicHJlX2V4ZXJjaXNlX2NvZGUiOiJcbmxpYnJh cnkoY2FyZXQpXG5saWJyYXJ5KG1sYmVuY2gpXG5kYXRhKFwiU29uYXJcIilc blxuZG93bmxvYWQuZmlsZShcImh0dHA6Ly9zMy5hbWF6b25hd3MuY29tL2Fz c2V0cy5kYXRhY2FtcC5jb20vcHJvZHVjdGlvbi9jb3Vyc2VfMTE2My9kYXRh c2V0cy9Tb25hcl90cmFpbi5yZHNcIixcbiAgICAgICAgICAgICAgZGVzdGZp bGUgPSBcIlNvbmFyX3RyYWluLnJkc1wiKVxuZG93bmxvYWQuZmlsZShcImh0 dHA6Ly9zMy5hbWF6b25hd3MuY29tL2Fzc2V0cy5kYXRhY2FtcC5jb20vcHJv ZHVjdGlvbi9jb3Vyc2VfMTE2My9kYXRhc2V0cy9Tb25hcl90ZXN0LnJkc1wi LFxuICAgICAgICAgICAgICBkZXN0ZmlsZSA9IFwiU29uYXJfdGVzdC5yZHNc IilcbnRyYWluIDwtIHJlYWRSRFMoXCJTb25hcl90cmFpbi5yZHNcIilcbnRl c3QgPC0gcmVhZFJEUyhcIlNvbmFyX3Rlc3QucmRzXCIpXG5cbmZpeF9jbGFz cyA8LSBmdW5jdGlvbih4KXtcbiAgaWZlbHNlKHggPT0gXCJNXCIsIDEsIDAp XG59XG50cmFpbltbXCJDbGFzc1wiXV0gPC0gZml4X2NsYXNzKHRyYWluW1tc IkNsYXNzXCJdXSlcblxuIyBGaXQgZ2xtIG1vZGVsXG5tb2RlbCA8LSBnbG0o Q2xhc3MgfiAuLCBmYW1pbHkgPSBcImJpbm9taWFsXCIsIHRyYWluKVxuXG4j IFByZWRpY3Qgb24gdGVzdFxucCA8LSBwcmVkaWN0KG1vZGVsLCB0ZXN0LCB0 eXBlID0gXCJyZXNwb25zZVwiKVxuIiwic2FtcGxlIjoiXG4jIElmIHAgZXhj ZWVkcyB0aHJlc2hvbGQgb2YgMC4xLCBNIGVsc2UgUjogbV9vcl9yXG5cblxu IyBDb252ZXJ0IHRvIGZhY3RvcjogcF9jbGFzc1xuXG5cbiMgQ3JlYXRlIGNv bmZ1c2lvbiBtYXRyaXhcbiIsInNvbHV0aW9uIjoiXG4jIElmIHAgZXhjZWVk cyB0aHJlc2hvbGQgb2YgMC4xLCBNIGVsc2UgUjogbV9vcl9yXG5tX29yX3Ig PC0gaWZlbHNlKHAgPiAwLjEsIFwiTVwiLCBcIlJcIilcblxuIyBDb252ZXJ0 IHRvIGZhY3RvcjogcF9jbGFzc1xucF9jbGFzcyA8LSBmYWN0b3IobV9vcl9y LCBsZXZlbHMgPSBsZXZlbHModGVzdFtbXCJDbGFzc1wiXV0pKVxuXG4jIENy ZWF0ZSBjb25mdXNpb24gbWF0cml4XG5jb25mdXNpb25NYXRyaXgocF9jbGFz cywgdGVzdFtbXCJDbGFzc1wiXV0pIiwic2N0IjoiXG50ZXN0X29iamVjdChc InBfY2xhc3NcIiwgdW5kZWZpbmVkX21zZyA9IFwiRG9uJ3QgZm9yZ2V0IHRv IGNyZWF0ZSBgcF9jbGFzc2AsIGEgZmFjdG9yIG9mIGNsYXNzIHByZWRpY3Rp b25zLlwiLCBpbmNvcnJlY3RfbXNnID0gXCJEaWQgeW91IGNyZWF0ZSBgcF9j bGFzc2Agd2l0aCBsZXZlbHMgYCdNJ2AgYW5kIGAnUidgP1wiKVxudGVzdF9m dW5jdGlvbihcImNvbmZ1c2lvbk1hdHJpeFwiLCBhcmdzID0gYyhcImRhdGFc IiwgXCJyZWZlcmVuY2VcIiksIGluY29ycmVjdF9tc2cgPSBcIkRpZCB5b3Ug Y3JlYXRlIHRoZSBjb25mdXNpb24gbWF0cml4IGJ5IGNhbGxpbmcgYGNvbmZ1 c2lvbk1hdHJpeCgpYCBvbiB0aGUgcHJlZGljdGVkIF9jbGFzc18gdmFsdWVz IGFuZCB0aGUgYWN0dWFsIHZhbHVlcz9cIilcbnRlc3RfZXJyb3IoKVxuc3Vj Y2Vzc19tc2coXCJBd2Vzb21lISBOb3RlIHRoYXQgdGhlcmUgYXJlIChzbGln aHRseSkgbW9yZSBwcmVkaWN0ZWQgbWluZXMgd2l0aCB0aGlzIGxvd2VyIHRo cmVzaG9sZDogNTggKDQwICsgMTgpIGFzIGNvbXBhcmVkIHRvIDQ3IGZvciB0 aGUgMC41MCB0aHJlc2hvbGQuXCIpIiwiaGludCI6IlxuLSBgYGlmZWxzZSgp YGAgdGFrZXMgMyBhcmd1bWVudHM6IGEgbG9naWNhbCBjb25kaXRpb24sIGEg dmFsdWUgdG8gdGFrZSB3aGVuIHRoZSBjb25kaXRpb24gaXMgbWV0LCBhbmQg YSB2YWx1ZSBmb3Igd2hlbiBpdCBpcyBub3QgbWV0LlxuLSBUaGUgZmFjdG9y IGxldmVscyBzaG91bGQgYmUgYGBcIk1cImBgIGFuZCBgYFwiUlwiYGAgKGlu IHRoYXQgb3JkZXIpLlxuLSBgYGNvbmZ1c2lvbk1hdHJpeCgpYGAgdGFrZXMg YHBfY2xhc3NgIGFuZCBgYHRlc3RbW1wiQ2xhc3NcIl1dYGAgYXMgYXJndW1l bnRzLiJ9

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विषय

डेटा साइंस