r - 计算使用逻辑回归创建的模型的准确性

Question

我正在使用逻辑回归方法来预测我的数据集的结果，并想知道如何计算准确性

代码：

表（测试$get_admission，predictTest >= 0.5）

输出：

标签： rlogistic-regression

Answer 1

有许多方法可以评估数据集上逻辑回归模型的准确性。

我认为您发布的是“混淆矩阵”，它显示了测试数据集上模型预测的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性。混淆矩阵（基本上）是通过拥有一组您未用于训练模型的“测试”数据构建的，您知道这些数据的实际值，并在测试数据集的输入上运行您的模型，并测量实际值和预测值（模型的输出）之间的差异。这是一篇关于一般测量模型准确性的文章：https ://clevertap.com/blog/the-best-metric-to-measure-accuracy-of-classification-models/

本文涵盖了在 R 中评估逻辑模型的一些方法：https ://www.r-bloggers.com/evaluate-logistic-regression-models/

没有足够的关于你的数据的信息来推荐任何特别的东西。