混淆矩陣太大了，解釋SVM結果的其他方法？

我想看看什麼是可能與R和SVM（e1071）。但混淆矩陣的結果要顯示的很大。混淆矩陣太大了，解釋SVM結果的其他方法？

出於測試目的，我使用Yahoo Finance的Yahoo stock數據集。
我的R指令集是這樣的：

> library(e1071) 
> yahooData <- read.csv(file="../StockData/yahoo/yahoo-full.csv") 
> yahooData[1,] 
     Date Open High Low Close Volume Adj.Close 
1 2014-01-17 40.12 40.44 39.47 40.01 19262500  40.01 
> dim(yahooData) 
[1] 4473 7 
> yIndex <- 1:nrow(yahooData) 
> yTestindex <- sample(yIndex, trunc(length(yIndex)/3)) 
> yTestset <- yahooData[yTestindex,] 
> yTrainset <- yahooData[-yTestindex,] 
> dim(yTestset) 
[1] 1491 7 
> dim(yTrainset) 
[1] 2982 7 
> 
> # svm 
> ySVMmodel <- svm(Close ~ ., data = yTrainset) 
> ySVMpred <- predict(ySVMmodel, yTestset[,-5])

我SVM模型的總結和預測是：

> summary(ySVMmodel) 

Call: 
svm(formula = Close ~ ., data = yTrainset) 


Parameters: 
    SVM-Type: eps-regression 
SVM-Kernel: radial 
     cost: 1 
     gamma: 0.000223314 
    epsilon: 0.1 


Number of Support Vectors: 493 

> summary(ySVMpred) 
    Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 
    12.55 20.96 31.93 49.84 43.55 401.10

在我想要得到的混淆矩陣，看我的結果結束，但矩陣是到大，我不能得到任何信息出來的：

> table(pred = ySVMpred, true = yTestset[,5])

是存在的，混淆矩陣的旁邊，另一種方法看predi創造價值？或者縮小混淆矩陣來獲得結果的另一種方法？

來源

2014-01-21 larkee

爲什麼你想要一個帶有連續結果的迴歸問題的混淆矩陣？我錯過了什麼嗎？它通常對分類任務很有用。 – dickoa

混淆矩陣用於評估分類結果。實際上，您正在使用SVM執行迴歸。適當的方法是查看可以學習的殘差（估計減去實際）。

對於這類數據，根據我的經驗，最好的方法是根據我的經驗獲得對模型擬合的良好感覺，即繪製預測時間序列與實際時間序列的關係。

來源

2014-01-21 17:48:40

是的，謝謝，你是對的。在這一點上，我對分類和迴歸有一個普遍的誤解。 – larkee

混淆矩陣太大了，解釋SVM結果的其他方法？

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