我已经尝试使用玩具数据进行k-NN分类，并得到如下预测：

actual <- c(rep('A1',12), rep('A2',12), rep('A3',7), rep('A4',12), rep('B1',11), rep('B2',17), rep('C1',15))
prediction <- c('A1','A1','A1','A1','A1','A3','A4','A4','B1','B2','C1','C1',
                'A2','A2','A2','A2','A2','A3','A4','A4','A4','B1','B1','C1',
                'A1','A2','A3','A3','A3','A3','B2',
                'A1','A1','A2','A2','A2','A4','A4','A4','A4','A4','A4','B1',
                'A1','A2','A2','A4','B1','B1','B1','B2','B2','B2','B2',
                'A1','A3','B1','B1','B1','B1','B2','B2','B2','B2','B2','B2','B2','B2','B2','C1','C1',
                'A1','A1','A2','B2','B2','C1','C1','C1','C1','C1','C1','C1','C1','C1','C1')

关于预测的基本思想可以使用table()来实现：

table(actual, prediction)
#       prediction
# actual A1 A2 A3 A4 B1 B2 C1
#     A1  5  0  1  2  1  1  2
#     A2  0  5  1  3  2  0  1
#     A3  1  1  4  0  0  1  0
#     A4  2  3  0  6  1  0  0
#     B1  1  2  0  1  3  4  0
#     B2  1  0  1  0  4  9  2
#     C1  2  1  0  0  0  2 10

有一个非常有用的函数caret::confusionMatrix()。

caret::confusionMatrix(prediction, actual)
# Confusion Matrix and Statistics
# 
# Reference
# Prediction A1 A2 A3 A4 B1 B2 C1
# A1  5  0  1  2  1  1  2
# A2  0  5  1  3  2  0  1
# A3  1  1  4  0  0  1  0
# A4  2  3  0  6  1  0  0
# B1  1  2  0  1  3  4  0
# B2  1  0  1  0  4  9  2
# C1  2  1  0  0  0  2 10
# 
# Overall Statistics
# 
# Accuracy : 0.4884         
# 95% CI : (0.379, 0.5986)
# No Information Rate : 0.1977         
# P-Value [Acc > NIR] : 1.437e-09      
# 
# Kappa : 0.3975         
# Mcnemar's Test P-Value : NA             
# 
# Statistics by Class:
# 
#                      Class: A1 Class: A2 Class: A3 Class: A4 Class: B1 Class: B2 Class: C1
# Sensitivity            0.41667   0.41667   0.57143   0.50000   0.27273    0.5294    0.6667
# Specificity            0.90541   0.90541   0.96203   0.91892   0.89333    0.8841    0.9296
# Pos Pred Value         0.41667   0.41667   0.57143   0.50000   0.27273    0.5294    0.6667
# Neg Pred Value         0.90541   0.90541   0.96203   0.91892   0.89333    0.8841    0.9296
# Prevalence             0.13953   0.13953   0.08140   0.13953   0.12791    0.1977    0.1744
# Detection Rate         0.05814   0.05814   0.04651   0.06977   0.03488    0.1047    0.1163
# Detection Prevalence   0.13953   0.13953   0.08140   0.13953   0.12791    0.1977    0.1744
# Balanced Accuracy      0.66104   0.66104   0.76673   0.70946   0.58303    0.7067    0.7981

我观察到有很多子类属于另一个类。例如，A1，A2，A3，A4属于类A。同样，B1，B2属于类B。我想在平等对待一个类中的所有子类后计算统计数据。是否有任何功能可以生成类似的类内和类外错误的统计数据？

**注意：**请不要提出包含去除子类中数字的解决方案，因为真实的应用与此并不相似。为了简单起见，我给出了这个例子。

如果类和子类的关系已经给出，是否可能得到解？