【问题标题】：error using confusionMatrix `data` and `reference` should be factors with the same levels使用混淆矩阵`data`和`reference`的错误应该是具有相同水平的因素
【发布时间】：2020-08-17 02:48:51
【问题描述】：

我是第一次使用 R（在 R 工作室中），如有任何愚蠢的错误，我深表歉意。

我正在运行机器学习模型。在我的脚本中，我收到以下错误，

Error: `data` and `reference` should be factors with the same levels. 
4. stop("`data` and `reference` should be factors with the same levels.", call. = FALSE) 
3. confusionMatrix.default(Y.pr, Y.ob)

当我踏入confusionMatrix时，我有点困惑。

数据（我的 Y.pr）变量存储在数据部分下，而引用（我的 Y.ob）存储在值下。当我点击参考它显示

num [1:8593] 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 ...

我展开后的数据变量如下所示。

Large matrix (8593 elements, 604.6 kb)
- attr(*, "dimnames")= List of 2
..$ : chr [1:8593] "34371" "34372" "34373" "34374" ...
..$ : NULL

这些对我来说都没有任何意义。我猜是 Null 导致了问题？

更新

使用相同的数据，我能够在 Python 中运行一个完全正常工作的模型

更新结束

【问题讨论】：

该错误表明您需要两个变量作为具有相同级别数的因子。据我所知，您有课程num 和chr。我的建议是您提供一个最小的可重现示例供我们研究。
您是否检查过级别是否相同——您的值是零还是一？您是否尝试过将Y.ob 和Y.pr 设置为factor 作为其中之一（不确定哪个）是数字。例如，对于这个示例数据Y.pr = sample(0:1, 10, TRUE); Y.ob = sample(0:1, 10, TRUE)，我们使用caret::confusionMatrix(Y.pr, Y.ob) 会得到相同的错误。设置为我们不caret::confusionMatrix(factor(Y.pr), factor(Y.ob))的因素后
ps 请将dput(Y.pr[1:10]) 和dput(Y.obs[1:10]) 的结果添加到您的问题中可能会有用。也是confusionMatrix 来自caret 或??

标签： r confusion-matrix

【解决方案1】：

我将从?confusionMatrix 中的示例着手解决您的错误，然后通过一种方法从中恢复。

前面

此答案逐步解决问题的方法是将级别分配给非factor 变量。如果您确切地知道相对于pred 的数字水平表示什么，那么您的临床研究就结束了：任何结果都是可疑的和站不住脚的。答案的其余部分假设您确定级别（或者您只是在玩，并且没有正式的研究或调查或任何与此数据有关的东西）。即使原始数据不是factors，验证“1”和“2”（或任何数字）的含义是关键步骤。

演示

library(caret)
lvs <- c("normal", "abnormal")
truth <- factor(rep(lvs, times = c(86, 258)),
                levels = rev(lvs))
pred <- factor(
  c(
    rep(lvs, times = c(54, 32)),
    rep(lvs, times = c(27, 231))),
  levels = rev(lvs))

head(truth)
# [1] normal normal normal normal normal normal
# Levels: abnormal normal
head(pred)
# [1] normal normal normal normal normal normal
# Levels: abnormal normal

正常（理想）执行：

confusionMatrix(pred, truth)
# Confusion Matrix and Statistics
#           Reference
# Prediction abnormal normal
#   abnormal      231     32
#   normal         27     54
#                                           
#                Accuracy : 0.8285          
#                  95% CI : (0.7844, 0.8668)
#     No Information Rate : 0.75            
#     P-Value [Acc > NIR] : 0.0003097       
#                                           
#                   Kappa : 0.5336          
#  Mcnemar's Test P-Value : 0.6025370       
#                                           
#             Sensitivity : 0.8953          
#             Specificity : 0.6279          
#          Pos Pred Value : 0.8783          
#          Neg Pred Value : 0.6667          
#              Prevalence : 0.7500          
#          Detection Rate : 0.6715          
#    Detection Prevalence : 0.7645          
#       Balanced Accuracy : 0.7616          
#                                           
#        'Positive' Class : abnormal

但是如果第二个参数不是一个因素呢？

truth_num <- as.integer(truth)
head(truth_num)
# [1] 2 2 2 2 2 2
confusionMatrix(pred, truth_num)
# Error: `data` and `reference` should be factors with the same levels.

修复

我们需要做的是将truth_num 带回一个因素。

首先，理论：如果它在某个点是 factor 并以某种方式转换为 integer，那么它是一堆 1 和 2（最初是其级别上的索引）。如果它从来都不是一个因素，它可能是任何数字，真的，但底线是：我们知道哪个（整数）是哪个（级别）吗？如果您猜错了，那么您的测试将给出绝对错误的结果（没有错误/警告）。

table(pred)
# pred
# abnormal   normal 
#      263       81 
table(truth_num)
# truth_num
#   1   2 
# 258  86

仅查看相对比例建议truth_num 的级别应该与c("abnormal", "normal") 相同。（但请再次阅读我关于追逐结果的重要说明；不要相信比例，请返回源数据以找出哪个是哪个。）这就是我们设置它的方式。从索引到因子有几种方法，这里有两种：

### one way
truth_num_fac <- factor(truth_num)
levels(truth_num_fac)
# [1] "1" "2"
head(truth_num_fac)
# [1] 2 2 2 2 2 2
# Levels: 1 2
levels(truth_num_fac) <- levels(pred)
head(truth_num_fac)
# [1] normal normal normal normal normal normal
# Levels: abnormal normal

### another way
dput(head(pred))
# structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("abnormal", "normal"
# ), class = "factor")
truth_num_fac <- structure(truth_num, .Label = levels(pred), class = "factor")
head(truth_num_fac)
# [1] normal normal normal normal normal normal
# Levels: abnormal normal

不管怎样，测试现在都可以了。

confusionMatrix(pred, truth_num_fac)
# Confusion Matrix and Statistics
#           Reference
# Prediction abnormal normal
#   abnormal      231     32
#   normal         27     54
#                                           
#                Accuracy : 0.8285          
#                  95% CI : (0.7844, 0.8668)
#     No Information Rate : 0.75            
#     P-Value [Acc > NIR] : 0.0003097       
#                                           
#                   Kappa : 0.5336          
#  Mcnemar's Test P-Value : 0.6025370       
#                                           
#             Sensitivity : 0.8953          
#             Specificity : 0.6279          
#          Pos Pred Value : 0.8783          
#          Neg Pred Value : 0.6667          
#              Prevalence : 0.7500          
#          Detection Rate : 0.6715          
#    Detection Prevalence : 0.7645          
#       Balanced Accuracy : 0.7616          
#                                           
#        'Positive' Class : abnormal        
#

如果...

级别正确，但您会看到以下警告：

confusionMatrix(pred, truth_num_fac)
# Warning in confusionMatrix.default(pred, truth_num_fac) :
#   Levels are not in the same order for reference and data. Refactoring data to match.
# Confusion Matrix and Statistics
### ...

这表明您的等级顺序不同。修复并不难：

levels(pred)
# [1] "abnormal" "normal"
levels(truth_num_fac)
# [1] "normal"   "abnormal"                     <---- abnormal should be first, according to pred
truth_num_fac <- relevel(truth_num_fac, "abnormal")
confusionMatrix(pred, truth_num_fac)
# Confusion Matrix and Statistics

级别不正确？尽管您的测试结果会完全不同，但您不会收到任何错误或警告；这并不意味着你应该追求想要的结果，但如果它们大错特错，那就值得关注了：

### setup for backwards data
truth_num_fac_backwards <- structure(truth_num, .Label = rev(levels(pred)), class = "factor")
truth_num_fac_backwards <- relevel(truth_num_fac_backwards, "abnormal")
head(truth_num_fac_backwards)
# [1] abnormal abnormal abnormal abnormal abnormal abnormal
# Levels: abnormal normal

confusionMatrix(pred, truth_num_fac_backwards)
# Confusion Matrix and Statistics
#           Reference
# Prediction abnormal normal
#   abnormal       32    231
#   normal         54     27
#                                           
#                Accuracy : 0.1715              <----- OUCH
#                  95% CI : (0.1332, 0.2156)
#     No Information Rate : 0.75            
#     P-Value [Acc > NIR] : 1               
#                                           
#                   Kappa : -0.3103         
#  Mcnemar's Test P-Value : <2e-16          
#                                           
#             Sensitivity : 0.37209         
#             Specificity : 0.10465         
#          Pos Pred Value : 0.12167         
#          Neg Pred Value : 0.33333         
#              Prevalence : 0.25000         
#          Detection Rate : 0.09302         
#    Detection Prevalence : 0.76453         
#       Balanced Accuracy : 0.23837         
#                                           
#        'Positive' Class : abnormal        
#

解决此问题的正确方法是返回并验证哪个级别是哪个级别。可能是你做对了，结果告诉你事情不是很好的匹配。任何其他修复都会（在我看来）追逐结果：确保您第一次获得正确的数据，不要更改数据以匹配您的预期结果。

我尝试将数字向量转换为factor，但levels(...) 返回NULL。

这可能是因为您的非数字向量不是factor，而是character。这个修复应该很容易：

### setup for fake character data
pred_chr <- pred
pred_chr <- as.character(pred)
head(pred_chr)
# [1] "normal" "normal" "normal" "normal" "normal" "normal"

### the remedy
pred_chr_fac <- factor(pred_chr)
head(pred_chr_fac)
# [1] normal normal normal normal normal normal
# Levels: abnormal normal
levels(pred_chr_fac)
# [1] "abnormal" "normal"

【讨论】：