R使用neuralnet做泰坦尼克号分类时confusionMatrix报错求助

错误原因 #

报错信息Error: \data` and `reference` should be factors with the same levels.的中文含义为：**错误：data和reference`需为具有相同水平的因子**，触发原因是你传入的两个参数均不符合函数要求：

• 第一个参数Prediksi是neuralnet输出的连续概率数值向量，既不是分类标签也不是因子类型
• 第二个参数test是包含10个特征的完整测试集矩阵，不是混淆矩阵要求的单维真实标签向量

解决步骤 #

1. 将预测概率转换为二分类标签并转为因子类型，分类阈值默认取0.5，可根据业务需求调整：

Prediksi_label <- as.factor(ifelse(Prediksi > 0.5, 1, 0))

2. 从测试集矩阵中提取真实存活标签列，转为同水平因子：

true_label <- as.factor(test[, "Survived"])

3. 重新执行混淆矩阵计算：

confusionMatrix(Prediksi_label, true_label)

校验说明 #

可执行以下代码确认两个因子的水平完全一致：

identical(levels(Prediksi_label), levels(true_label))

返回值为TRUE即可正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Send