XGBOOST-多类别预测。预测矩阵是类别概率的集合。如何执行混淆矩阵

Question

我已使用XGBOOST进行多类别标签预测。

这是一个多标签预测。即我的目标值包含8个类别，并且我正在使用约6个功能，因为它们与目标值高度相关。

我已经创建了我的预测数据集。我已经使用as.data.frame

从矩阵转换为数据框

我想检查我的预测的准确性。我不确定col名称如何更改，并且我的数据集中没有级别。我正在使用的所有数据类型都是整数和数字。

 Response <- train$Response
 label <- as.integer(train$Response)-1
 train$Response <- NULL

 train.index = sample(n,floor(0.75*n))
 train.data = as.matrix(train[train.index,])
 train.label = label[train.index]`
 test.data = as.matrix(train[-train.index,])
 test.label = label[-train.index]

 View(train.label)

 # Transform the two data sets into xgb.Matrix
 xgb.train = xgb.DMatrix(data=train.data,label=train.label)
 xgb.test = xgb.DMatrix(data=test.data,label=test.label)




  params = list(
          booster="gbtree",
          eta=0.001,
          max_depth=5,
          gamma=3,
          subsample=0.75,
          colsample_bytree=1,
          objective="multi:softprob",
          eval_metric="mlogloss",
          num_class=8)

    xgb.fit <-xgb.train(
    params=params,
    data=xgb.train,
    nrounds=10000,
    nthreads=1,
    early_stopping_rounds=10,
    watchlist=list(val1=xgb.train,val2=xgb.test),
    verbose=0
      )

   xgb.fit



  xgb.pred = predict(xgb.fit,test.data,reshape = T)
  class(xgb.pred)
  xgb.pred = as.data.frame(xgb.pred)

   """

现在，我以以下形式获得了预测概率，因为8个班级，我有8个概率。我不知道哪个概率属于哪个变量。

1   0.12233257  0.07373134  0.044682350 0.0810693502    0.06272415  0.134308174 0.066143863 0.415008187

我想将它们转换为有意义的标签。我无法做到。执行混淆矩阵

Answer 1

与标签顺序相同。例如：

0.415008187

是发生八等的概率，依此类推。

Answer 2

假设您的数据是这样的：

train = data.frame(
  Medical_History_23 = sample(1:5,2000,replace=TRUE), 
  Medical_Keyword_3 = sample(1:5,2000,replace=TRUE), 
  Medical_Keyword_15 = sample(1:5,2000,replace=TRUE), 
  BMI = rnorm(2000), 
  Wt = rnorm(2000), 
  Medical_History_4 = sample(1:5,2000,replace=TRUE), 
  Ins_Age = rnorm(2000), 
  Response = sample(1:8,2000,replace=TRUE)) 

我们进行培训和测试：

library(xgboost)
label <- as.integer(train$Response)-1
train$Response <- NULL
n = nrow(train)
train.index = sample(n,floor(0.75*n))
train.data = as.matrix(train[train.index,])
train.label = label[train.index]
test.data = as.matrix(train[-train.index,])
test.label = label[-train.index]
xgb.train = xgb.DMatrix(data=train.data,label=train.label)
xgb.test = xgb.DMatrix(data=test.data,label=test.label)

params = list(booster="gbtree",eta=0.001,
          max_depth=5,gamma=3,subsample=0.75,
          colsample_bytree=1,objective="multi:softprob",
          eval_metric="mlogloss",num_class=8)

xgb.fit <-xgb.train(params=params,data=xgb.train,
    nrounds=10000,nthreads=1,early_stopping_rounds=10,
    watchlist=list(val1=xgb.train,val2=xgb.test),
    verbose=0
      )

xgb.pred = predict(xgb.fit,test.data,reshape = T)

您的预测如下所示，每一列都是1,2 ... 8的概率

> head(xgb.pred)
         V1        V2        V3        V4        V5        V6        V7        V8
1 0.1254475 0.1252269 0.1249843 0.1247929 0.1246919 0.1248430 0.1248226 0.1251909
2 0.1255558 0.1249674 0.1250741 0.1250397 0.1249939 0.1247931 0.1248649 0.1247111
3 0.1249737 0.1250508 0.1249501 0.1250445 0.1250142 0.1249630 0.1249194 0.1250844

要获取预测标签，我们要做

predicted_labels= factor(max.col(xgb.pred),levels=1:8)
obs_labels = factor(test.label,levels=1:8)

获得混乱矩阵：

caret::confusionMatrix(obs_labels,predicted_labels)

当然，我的这个示例准确性会很低，因为变量中没有有用的信息，但是代码应该对您有用。