R语言table()函数比较有用，两个示例尤其是混淆矩阵这个案例比较有用：

例子一：统计频次

z<-c(1,2,2,4,2,7,1,1);z1<-table(z);summary(z1);

z1#实现z中各数据频次的统计
z
1 2 4 7
3 3 1 1
names(z1)#居然是有名字的
[1] "1" "2" "4" "7"
例子二：实现混淆矩阵

t=table(c(1,0,1,1,1,0,0,1),c(0,0,1,1,1,0,1,1));(sum(diag(t))/sum(t))

t#显示该混淆矩阵，可以理解成第1列是实际值，第2列是预测值，在混淆矩阵中，横向是实际值（第1列），纵向是预测值（第2列）
    0 1
  0 2 1
  1 1 4
(sum(diag(t))/sum(t))#预测对的数量除以总数据量
[1] 0.75
diag（t）函数比较有意思。如果t为矩阵，则结果为t主对角线元素组成的向量；如果t为向量，则结果为使用t作为主对角线元素创建对角矩阵。

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作者：yitianguxingjian
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/yitianguxingjian/article/details/51567843
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