Methoden und Formeln für die Fehlklassifikationstabelle in Anpassen des Modells und Ermitteln von wichtigen Prädiktoren mit TreeNet^®-Klassifikation

Hinweis

Dieser Befehl ist mit Predictive Analytics-Modul verfügbar. Klicken Sie hier, um weitere Informationen zum Aktivieren des Moduls zu erhalten.

Wählen Sie die gewünschte Methode oder Formel aus.

Die Fehlklassifikationstabelle enthält Ergebnisse zur Klassifikationsgenauigkeit des Modells. In den meisten Fällen ist die Klassifikation für eine Zeile die Antwortstufe mit der höchsten prognostizierten Wahrscheinlichkeit. Bei einer binären Antwortvariablen ist die Klassifikation für die Zeile beispielsweise die Ereigniskategorie, wenn die prognostizierte Wahrscheinlichkeit des Ereignisses mehr als 0,50 beträgt. Für eine binäre Antwortvariable können Sie jedoch einen anderen Schwellenwert als 0,50 angeben.

Anzahl

Wenn keine Gewichtungen vorhanden sind, sind die Anzahlen und die Stichprobenumfänge gleich.

Anzahl gewichtet

Sind Gewichtungen vorhanden, entspricht die Anzahl gewichtet der Summe der Gewichtungen für eine Kategorie. Verwenden Sie die Gewichtungen, um Prozentsätze und Raten zu berechnen. Betrachten Sie das folgende einfache Beispiel:

Antwortebene	Prognostizierte Stufe	Gewichtung
Ja	Ja	0,1
Ja	Ja	0,2
Ja	Nein	0,3
Ja	Nein	0,4
Nein	Nein	0,5
Nein	Nein	0,6
Nein	Ja	0,7
Nein	Ja	0,8

Diese Tabelle enthält die folgenden Statistiken:

Tatsächliche Klasse	Anzahl gewichtet	Fehlklassifiziert	Prognostizierte Klasse = Nein	Prozent richtig
Ja	0,1 + 0,2 + 0,3 + 0,4 = 1	0,1 + 0,2 = 0,3 ≈ 0	0,3 + 0,4 = 0,7 ≈ 1	(0,3 / 1,0) × 100 = 30 %
Nein	0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8 = 2,6 ≈ 3	0,7 + 0,8 = 1,5 ≈ 2	0,5 + 0,6 = 1,1 ≈ 1	1,1 / 2,6 × 100 = 42,31 %
Alle	1 + 2,6 = 3,6 ≈ 4	0,3 + 1,5 = 1,8 ≈ 2	0,7 + 1,1 = 1,8 ≈ 2	(0,3 + 1,1) / 3,6 × 100 = 38,89 %

% Fehler

Verwenden Sie im Fall mit Gewichtungen die Anzahlen gewichtet anstelle von Anzahlen.