J'ai deux matrices de confusion avec des valeurs calculées vraie positive (tp), fausse positive (fp), vraie négative (tn) et fausse négative (fn), correspondant à deux méthodes différentes. Je veux les représenter comme
Je pense que la grille de facettes ou l’habillage de facettes peuvent le faire, mais j’ai du mal à démarrer. Voici les données de deux matrices de confusion correspondant à méthode1 et méthode2.
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")
Cela pourrait être un bon début
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")
Edité
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")
Une solution légèrement plus modulaire basée sur la réponse de MYaseen208. Pourrait être plus efficace pour les grands ensembles de données/la classification multinomiale:
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