Konfusionsmatrix für CART® Klassifikation

Hier finden Sie Definitionen und Interpretationen für jede Statistik in der Konfusionsmatrix.
Die Konfusionsmatrix veranschaulicht mit Hilfe dieser Metriken, wie gut der Baum die Klassen korrekt trennt:
  • Richtig-Positiv-Rate (TPR): Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignisfall richtig prognostiziert wird.
  • Falsch-Positiv-Rate (FPR): Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nicht-Ereignisfall falsch prognostiziert wird.
  • Falsch-Negativ-Rate (FNR): Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignisfall falsch prognostiziert wird.
  • Richtig-Negativ-Rate (TNR): Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nicht-Ereignisfall richtig prognostiziert wird.

Interpretation

Konfusionsmatrix



Prognostizierte Klasse
(Trainings)
Prognostizierte Klasse
(Kreuzvalidierung)
Tatsächliche
Klasse

Anzahl10% Richtig10% Richtig
1 (Ereignis)1391172284,21053475,5
01642214286,62414085,4
Alle30313916485,512917480,9
StatistikTrainings
(%)
Kreuzvalidierung
(%)
Richtig-Positiv-Rate (Empfindlichkeit oder Trennschärfe)84,275,5
Falsch-Positiv-Rate (Fehler 1. Art)13,414,6
Falsch-Negativ-Rate (Fehler 2. Art)15,824,5
Richtig-Negativ-Rate (Spezifität)86,685,4

In diesem Beispiel beträgt die Gesamtzahl der Ja-Ereignisse 139 und die Gesamtzahl der Nein-Ereignisse 164.
  • In den Trainingsdaten beträgt die Anzahl der vorhergesagten Ja-Ereignisse 117, was 84,2 % korrekt ist.
  • In den Trainingsdaten beträgt die Anzahl der vorhergesagten Nein-Ereignisse 142, was 86,6 % korrekt ist.
  • In den Kreuzvalidierungsergebnissen beträgt die Anzahl der vorhergesagten Ja-Ereignisse 105, was 75,5 % korrekt ist.
  • In den Kreuzvalidierungsergebnissen beträgt die Anzahl der vorhergesagten Null-Ereignisse 140, was 80,9 % korrekt ist.
Insgesamt liegt der %Correct für Training bei 85,5 % und 80,9 % bei Cross-Validation.
  • Wahre positive Rate (TPR) — 84,2 % für Training und 75,5 % für Kreuzvalidierung.
  • Falsch-positiv-Rate (FPR) — 13,4 % für Training und 14,6 % für Kreuzvalidierung.