如何让我的程序运行 100 次并将结果保存在数据框中？

Question

我有一个程序，可以将第一步中的数据分为训练集和测试集。之后，构建了一个决策树，我收到了一个混淆矩阵。

我现在想做的是，重复这些步骤（划分训练和测试、决策树和混淆矩阵）100 次，所以我总是得到不同的训练和测试数据集。

我想要的是得到一个具有混淆矩阵的准确性、敏感性和特异性的结果数据框。

准确度、灵敏度和特异性保存在向量中：

overall.accuracy <- format(overall['Accuracy'] * 100, nsmall =2, digits = 2)
overall.sensitivity <- format(cm$byClass['Sensitivity']* 100, nsmall =2, digits = 2)
overall.specificity <- format(cm$byClass['Specificity']* 100, nsmall =2, digits = 2)

我想要的输出是这样的：

> result_df

    accuracy      sensitivity    specifity 
1    30.22%          95.12%       30.23%
2    34.10%          80.12%       27.76%
3    31.56%          85.78%       28.98%
.       
.
.
100  32.33%          87.34%       29.45%

我可以使用replicate()，但我不熟悉这个功能，我不知道如何将每个循环的准确性、灵敏度和特异性保存在数据框中。

Answer 1

最简单的方法是使用 for 循环，即。

result_df<-matrix(ncol=3,nrow=100)
colnames(result_df)<-c("Acc","Sens","Spec")

for (i in 1:100)
{
YOUR CODE HERE
result_df[i,1] <- format(overall['Accuracy'] * 100, nsmall =2, digits = 2)
result_df[i,2] <- format(cm$byClass['Sensitivity']* 100, nsmall =2, digits = 2)
result_df[i,3] <- format(cm$byClass['Specificity']* 100, nsmall =2, digits = 2)
}