Matrices de confusión para dos listas de objetos rasterizados

Question

Tengo dos listas de objetos rasterizados. Una contiene parcelas de validación y la otra contiene los resultados de una clasificación binaria de bosque aleatorio de esas parcelas. Me gustaría recorrer ambas listas con caret::confusionMatrix para evaluar la precisión del clasificador. Sin embargo, algunos rasters sólo tienen una clase presente, y caret::confusionMatrix devuelve el

Error: debe haber al menos dos niveles en los datos.

Answer 1

Datos de muestra - debería hacer algo así en su pregunta para ilustrar:

> r1 = raster(matrix(sample(1:3,25,TRUE),5,5))
> r2 = raster(matrix(sample(1:3,25,TRUE),5,5))

La matriz de confusión de una trama es un error:

> confusionMatrix(r1,r2)
Error: `data` and `reference` should be factors with the same levels.

Por lo tanto, convertir a un factor con los mismos niveles :

> confusionMatrix(factor(r1[],levels=1:3),factor(r2[],levels=1:3))
Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction 1 2 3
         1 5 1 2
         2 3 5 5
         3 3 0 1

Entonces, si a uno de tus rásteres le faltan niveles, sigue funcionando:

> r3 = raster(matrix(1,5,5))
> confusionMatrix(factor(r1[],levels=1:3),factor(r3[],levels=1:3))
Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction  1  2  3
         1  8  0  0
         2 13  0  0
         3  4  0  0

La única condición en este caso es que hay que conocer de antemano todos los valores posibles. Si un "42" repentino se cuela en alguna parte, se romperá. Obtenga de antemano todos los valores únicos en sus rasters y luego cree factores con eso.