Metricas de classificacao

Calcula metricas a partir de classes preditas. Para problemas binarios, reporta acuracia, precisao, revocacao (sensibilidade), especificidade, F1/F-beta, coeficiente de correlacao de Matthews (MCC) e acuracia balanceada. Para multiclasse, usa media macro.

Usage

rnp_metricas_classificacao(
  observado,
  predito,
  positivo = NULL,
  beta = 1,
  digits = 4L
)

Arguments

observado

Vetor de classes observadas.

predito

Vetor de classes preditas.

positivo

Classe positiva (binario). Default: primeiro nivel.

beta

Peso da revocacao no F-beta.

digits

Inteiro.

Value

tibble com metrica e valor.

See also

Other avaliacao: rnp_acuracia_diagnostica(), rnp_brier(), rnp_calibracao(), rnp_comparar_roc(), rnp_curva_ganho(), rnp_curva_lift(), rnp_curva_precisao_revocacao(), rnp_ks_classificador(), rnp_metricas_regressao()

Examples

obs <- factor(c("sim","sim","nao","nao","sim","nao"))
pred <- factor(c("sim","nao","nao","nao","sim","sim"))
rnp_metricas_classificacao(obs, pred, positivo = "sim")
#> # A tibble: 8 × 2
#>   metrica             valor
#>   <chr>               <dbl>
#> 1 acuracia            0.667
#> 2 precisao            0.667
#> 3 revocacao           0.667
#> 4 especificidade      0.667
#> 5 f1                  0.667
#> 6 f_beta              0.667
#> 7 mcc                 0.333
#> 8 acuracia_balanceada 0.667