R Caret/Confusion Matrix

Question

Ich möchte die Verwirrung Matrix nach einem Zug() der Caret-Bibliothek anzeigen, aber ich habe einige Zweifel. Der "Zug()" sollte in einem Zug sein? (Ich bin mir wegen des Parameters "Kontrolle" nicht sicher). Das "previous()" auf dem Testset? Es scheint seltsam auf dem gesamten Datensatz vorherzusagen ...

# df_corpus = Document Term Matrix + 1 column of Cos.code(class which are 203.2.2, 204.3.2 ...) 
dataset <- df_corpus 
control <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 3) 
seed <- 7 

metric <- "Accuracy" 
preProcess=c("center", "scale") 

# Linear Discriminant Analysis 
set.seed(seed) 
fit.lda <- train(Cos.code~., data=dataset, method="lda", metric=metric,preProc=c("center", "scale"), trControl=control) 
ldaClasses <- predict(fit.lda) 
cm <- confusionMatrix(data = ldaClasses, dataset$Cos.code) 
F1_score(cm$table, "lda") 

Danke für Ihre Hilfe

Answer 1

Sie können die Konfusionsmatrix wie diese:

confusionMatrix(dataset$Cos.code,predict(fit.lda,dataset$Cos.code)) 

Sie können die Verwirrung berechnen Matrix in der gleichen Weise für Ihre Test-Set, nur die Datensätze wechseln.

Aber ich glaube, dass Ihr Modell bereits die Informationen enthalten sollte, die Sie wollen Untersuchen Sie die Informationen beim Drucken dieser beiden Objekte.

fit.lda 

fit.lda$finalModel