Wie H2O Verwirrung Matrix interpretieren?

Question

Ich verwende h2o Version 3.10.4.8.

library(magrittr) 
library(h2o) 

h2o.init(nthreads = -1, max_mem_size = "6g") 

data.url <- "https://raw.githubusercontent.com/DarrenCook/h2o/bk/datasets/" 

iris.hex <- paste0(data.url, "iris_wheader.csv") %>% 
    h2o.importFile(destination_frame = "iris.hex") 

y <- "class" 
x <- setdiff(names(iris.hex), y) 


model.glm <- h2o.glm(x, y, iris.hex, family = "multinomial") 

preds <- h2o.predict(model.glm, iris.hex) 

h2o.confusionMatrix(model.glm) 
h2o.table(preds["predict"]) 

Dies ist die Ausgabe von h2o.confusionMatrix(model.glm):

Confusion Matrix: vertical: actual; across: predicted 
       Iris-setosa Iris-versicolor Iris-virginica Error  Rate 
Iris-setosa    50    0    0 0.0000 = 0/50 
Iris-versicolor   0    48    2 0.0400 = 2/50 
Iris-virginica   0    1    49 0.0200 = 1/50 
Totals     50    49    51 0.0200 = 3/150 

Da es über sagt: vorhergesagt, ich interpretieren dies, dass das Modell 50 bedeuten gemacht (0 + 48 + 2) Vorhersagen, die Iris- sind versicolor.

Dies ist die Ausgabe von h2o.table(preds["predict"]):

  predict Count 
1  Iris-setosa 50 
2 Iris-versicolor 49 
3 Iris-virginica 51 

Das sagt mir, dass das Modell 49 Vorhersagen gemacht, die Iris-versicolor sind.

Ist die Konfusionsmatrix falsch beschriftet oder habe ich einen Fehler bei der Interpretation der Ergebnisse gemacht?

Answer 1

Sie haben sich nicht geirrt; Die Beschriftungen sind verwirrend (und bewirken, dass die Leute denken, dass die Zeilen und Spalten umgeschaltet wurden). Dies war fixed recently und wird in der nächsten Version von H2O enthalten sein.

Answer 2

Zeilennamen (vertikal) sind die eigentlichen Bezeichnungen.

Spaltennamen (across) sind die vorhergesagten Labels.