使用R語言怎么生成頻數表

使用R語言怎么生成頻數表？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

什么是R語言

R語言是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境，屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，它是一個用于統計計算和統計制圖的優秀工具。

列聯表crosstable

列聯表不僅可以用來做簡單的描述性統計，還可以在機器學習中用來比較識別正確率，FPR，TPR等等數據，以便我們比較不同的ML模型 or 調參。

2x2列聯表一般長下面這樣：

Total Observations in Table:  143 
 
             | test_cancer$diagnosis 
   lda.class |         0 |         1 | Row Total | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
           0 |        82 |        11 |        93 | 
             |     0.882 |     0.118 |     0.650 | 
             |     0.988 |     0.183 |           | 
             |     0.573 |     0.077 |           | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
           1 |         1 |        49 |        50 | 
             |     0.020 |     0.980 |     0.350 | 
             |     0.012 |     0.817 |           | 
             |     0.007 |     0.343 |           | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
Column Total |        83 |        60 |       143 | 
             |     0.580 |     0.420 |           | 
-------------|-----------|-----------|-----------|

創建列聯表crosstable

推薦使用R中“gmodels”包的CrossTable()函數來做。

舉例

## 使用knn模型做預測
knn_pred_1 = knn(train_cancer[,2:4], test_cancer[,2:4], train_cancer$diagnosis, k=1)
## 創建列聯表看預測效果
CrossTable(x = knn_pred_1, y = test_cancer$diagnosis, prop.chisq = FALSE)
>
   Cell Contents
|-------------------------|
|                       N |
|           N / Row Total |
|           N / Col Total |
|         N / Table Total |
|-------------------------|
 
Total Observations in Table:  143 
 
             | test_cancer$diagnosis 
  knn_pred_1 |         0 |         1 | Row Total | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
           0 |        77 |         8 |        85 | 
             |     0.906 |     0.094 |     0.594 | 
             |     0.928 |     0.133 |           | 
             |     0.538 |     0.056 |           | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
           1 |         6 |        52 |        58 | 
             |     0.103 |     0.897 |     0.406 | 
             |     0.072 |     0.867 |           | 
             |     0.042 |     0.364 |           | 
-------------|-----------|-----------|-----------|
Column Total |        83 |        60 |       143 | 
             |     0.580 |     0.420 |           | 
-------------|-----------|-----------|-----------|

注意事項

在crosstable函數中，prop.chisq 這個argument默認是true，但實際上大部分使用場景不需要這個卡方概率，所以可以單獨在函數中設置prop.chisq = FALSE

函數語法：

CrossTable(x, y, digits=3, max.width = 5, expected=FALSE, prop.r=TRUE, prop.c=TRUE,
           prop.t=TRUE, prop.chisq=TRUE, chisq = FALSE, fisher=FALSE, mcnemar=FALSE,
           resid=FALSE, sresid=FALSE, asresid=FALSE,
           missing.include=FALSE,
           format=c("SAS","SPSS"), dnn = NULL, ...)

參數說明：

x,y:列聯表的兩個特征向量

digit:指定結果小數位數

prop.r:行比例是否加入

prop.c:列比例是否加入

prop.t:表比例是否加入

prop.chisq:每個單元的卡方值是否加入

chisq:卡方檢驗結果是否加入

頻數表

頻數表給出了各個特征值出現的頻數，下面使用R自帶的數據集“CO2”舉例

head(CO2)
#得到“conc”特征的頻數表
table(CO2$conc)

結果：

95 175 250 350 500 675 1000

12 12 12 12 12 12 12

補充：R--生成各種列聯表

看代碼吧~

library(vcd)
head(Arthritis)
 
table(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved)
with(Arthritis,table(Treatment,Improved))
mytable <- xtabs(~Treatment+Improved,data = Arthritis)
with(Arthritis,xtabs(~Treatment+Improved,data = Arthritis))
 
margin.table(mytable,2) # sum by row
prop.table(mytable,2)  #proportion by column
prop.table(mytable)  #proportion by total
 
addmargins(mytable)
addmargins(mytable,1)
addmargins(prop.table(mytable,2),1)
  
library(gmodels)
CrossTable(Arthritis$Treatment,Arthritis$Improved) ##SAS format

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