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提取矩阵中每一行的最大值并输出它们的列名

max matrix loops r

Chris T. · 技术社区 · 7 年前

我在试验 SVM 功能开启 iris 数据。目的是从输出矩阵中提取(1)每行(2)的最高预测概率“类” attr(pred_prob, "probabilities") 是的。

data(iris)
attach(iris)
x <- subset(iris, select = -Species) 
y <- Species
model <- svm(x, y, probability = TRUE)
pred_prob <- predict(model, x, decision.values = TRUE, probability = TRUE)
attr(pred_prob, "probabilities")

(原始代码来自于之前的 thread (第三章)
最后一行代码将提供以下格式的输出:

       setosa  versicolor   virginica
1 0.979989881 0.011347796 0.008662323
2 0.972567961 0.018145783 0.009286256
3 0.978668604 0.011973933 0.009357463

为了便于将这些预测概率与它们的真实类“标签”(即setosa、versicolor、virginica)进行比较,我计划从上述输出矩阵中提取每行的最高预测概率类。例如,第一次观测的最高概率等级是 setosa 预测概率为0.9799,返回自

which(attr(pred_prob, "probabilities")[1,] == max(attr(pred_prob, "probabilities")[1,]), arr.ind = TRUE)

我现在正致力于将上述代码扩展到一个循环中,以便输出一个数据列,其中包含数据中每个观察的预测类标签。下面是我到目前为止所拥有的,但是我很难

predicted_class <- attr(pred_prob, "probabilities")
for(row in 1:nrow(predicted_class)) {
output <- print(which(predicted_class[row,] == max(predicted_class[row,]), arr.ind = TRUE))
output
}

但这并没有告诉我我想要的是什么,它似乎只是从一个随机行返回预测类(而我想为所有观察结果返回一列预测类)。有人能告诉我这件事吗?

1 回复 | 直到 7 年前

markus 7 年前

使用 max.col

colnames(pred_prob)[max.col(pred_prob)]
#[1] "setosa" "setosa" "setosa"

或者使用循环

output <- vector("double", nrow(pred_prob))

for(row in 1:nrow(pred_prob)) {
  output[row] <- which.max(pred_prob[row,])
}

output
#[1] 1 1 1

或者 apply

apply(pred_prob, MARGIN = 1, FUN = which.max)
#1 2 3 
#1 1 1

数据

pred_prob <- structure(c(0.979989881, 0.972567961, 0.978668604, 0.011347796, 
0.018145783, 0.011973933, 0.008662323, 0.009286256, 0.009357463
), .Dim = c(3L, 3L), .Dimnames = list(c("1", "2", "3"), c("setosa", 
"versicolor", "virginica")))

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