{"id":1574,"date":"2023-07-25T19:42:15","date_gmt":"2023-07-25T19:42:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T19:42:15","modified_gmt":"2023-07-25T19:42:15","slug":"matrixverwirrung-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/","title":{"rendered":"So erstellen sie eine verwirrungsmatrix in r (schritt f\u00fcr schritt)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die logistische Regression<\/a> ist eine Art Regression, die wir verwenden k\u00f6nnen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine g\u00e4ngige Methode zur Beurteilung der Qualit\u00e4t eines logistischen Regressionsmodells besteht darin, eine <strong>Verwirrungsmatrix<\/strong> zu erstellen, bei der es sich um eine 2 \u00d7 2-Tabelle handelt, die die vorhergesagten Werte des Modells im Vergleich zu den tats\u00e4chlichen Werten des Testdatensatzes zeigt.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15654 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confusionr1.png\" alt=\"\" width=\"292\" height=\"129\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie man in R eine Verwirrungsmatrix erstellt.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Passen Sie das logistische Regressionsmodell an<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir den <strong>Standarddatensatz<\/strong> aus dem <strong>ISLR-<\/strong> Paket. Wir nutzen den Studentenstatus, den Kontostand und das Jahreseinkommen, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine bestimmte Person mit ihrem Darlehen in Verzug ger\u00e4t.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie ein logistisches Regressionsmodell an diesen Datensatz angepasst wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load necessary packages\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (caret)\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (InformationValue)\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ISLR)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#load dataset\n<\/span>data &lt;-Default\n\n<span style=\"color: #008080;\">#split dataset into training and testing set\n<\/span>set. <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (1)\nsample &lt;- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(data), replace= <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> , prob=c(0.7,0.3))\ntrain &lt;- data[sample, ]\ntest &lt;- data[!sample, ]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit logistic regression model\n<\/span>model &lt;- glm(default~student+balance+income, family=\" <span style=\"color: #008000;\">binomial<\/span> \", data=train)\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Erstellen Sie die Verwirrungsmatrix<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes verwenden wir die Funktion <strong>\u201econfusionMatrix()\u201c<\/strong> aus dem Paket <strong>\u201ecaret<\/strong> \u201c, um eine Konfusionsmatrix zu erstellen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#use model to predict probability of default\n<span style=\"color: #000000;\">predicted &lt;- predict(model, test, type=\"response\")\n<\/span>\n#convert defaults from \"Yes\" and \"No\" to 1's and 0's\n<span style=\"color: #000000;\">test$default &lt;- ifelse(test$default==\" <span style=\"color: #008000;\">Yes<\/span> \", 1, 0)\n<\/span>\n#find optimal cutoff probability to use to maximize accuracy\n<span style=\"color: #000000;\">optimal &lt;- optimalCutoff(test$default, predicted)[1]\n<\/span>\n#create confusion matrix\n<span style=\"color: #000000;\">confusionMatrix(test$default, predicted)\n\n     0 1\n0 2912 64\n1 21 39\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Bewerten Sie die Verwirrungsmatrix<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der Verwirrungsmatrix k\u00f6nnen wir auch die folgenden Metriken berechnen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivit\u00e4t:<\/strong> Die \u201ewahre Positivit\u00e4tsrate\u201c \u2013 der Prozentsatz der Personen, bei denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass sie ausfallen w\u00fcrden.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Spezifit\u00e4t:<\/strong> Die \u201ewahre Negativrate\u201c \u2013 der Prozentsatz der Personen, bei denen das Modell korrekt vorhergesagt hat, dass sie <em>nicht<\/em> ausfallen w\u00fcrden.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gesamtfehlklassifizierungsrate:<\/strong> Prozentsatz der gesamten vom Modell vorgenommenen Fehlklassifizierungen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie diese Metriken berechnet werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate sensitivity<\/span>\nsensitivity(test$default, predicted)\n\n[1] 0.3786408\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate specificity\n<\/span>specificity(test$default, predicted)\n\n[1] 0.9928401\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate total misclassification error rate\n<\/span>misClassError(test$default, predicted, <span style=\"color: #3366ff;\">threshold<\/span> =optimal)\n\n[1] 0.027<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Gesamtklassifizierungsfehlerrate betr\u00e4gt f\u00fcr dieses Modell <strong>2,7 %<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Im Allgemeinen gilt: Je niedriger diese Rate, desto besser kann das Modell die Ergebnisse vorhersagen. Dieses spezielle Modell erweist sich daher als sehr effektiv bei der Vorhersage, ob eine Person zahlungsunf\u00e4hig wird oder nicht.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die logistische Regression ist eine Art Regression, die wir verwenden k\u00f6nnen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Eine g\u00e4ngige Methode zur Beurteilung der Qualit\u00e4t eines logistischen Regressionsmodells besteht darin, eine Verwirrungsmatrix zu erstellen, bei der es sich um eine 2 \u00d7 2-Tabelle handelt, die die vorhergesagten Werte des Modells im Vergleich zu den tats\u00e4chlichen Werten des [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So erstellen Sie eine Verwirrungsmatrix in R (Schritt f\u00fcr Schritt)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Dieses Tutorial erkl\u00e4rt, wie man eine Verwirrungsmatrix in R erstellt, einschlie\u00dflich eines Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiels.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So erstellen Sie eine Verwirrungsmatrix in R (Schritt f\u00fcr Schritt)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Dieses Tutorial erkl\u00e4rt, wie man eine Verwirrungsmatrix in R erstellt, einschlie\u00dflich eines Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiels.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-25T19:42:15+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confusionr1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/\",\"name\":\"So erstellen Sie eine Verwirrungsmatrix in R (Schritt f\u00fcr Schritt)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-25T19:42:15+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-25T19:42:15+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"Dieses Tutorial erkl\u00e4rt, wie man eine Verwirrungsmatrix in R erstellt, einschlie\u00dflich eines Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiels.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/matrixverwirrung-in-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So erstellen sie eine verwirrungsmatrix in r (schritt f\u00fcr schritt)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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