Méthodes et formules pour le tableau de mauvais classement dans Ajuster le modèle et Découvrir les prédicteurs principaux avec Classification TreeNet®

Remarque

Cette commande est disponible avec le Module d'analyse prédictive. Cliquez ici pour plus d'informations sur l'activation du module.

Sélectionnez la méthode ou la formule de votre choix.

Le tableau de mauvais classement contient des résultats sur l'exactitude de classification du modèle. Dans la plupart des cas, la classification d'une ligne est le niveau de réponse de probabilité prévue la plus élevée. Par exemple, avec une réponse binaire, la classification de la ligne correspond à la catégorie d'événements lorsque la probabilité prévue de l'événement dépasse 0,50. Toutefois, pour une réponse binaire, vous pouvez spécifier un seuil autre que 0,50.

Dénombrement

Lorsqu’il n’y a pas de pondération, les dénombrements et les effectifs d’échantillon sont identiques.

Dénombrement pondéré

Dans le cas pondéré, le dénombrement pondéré est la somme des pondérations d’une catégorie. Utilisez les pondérations pour calculer les pourcentages et les taux. Prenons l'exemple simple suivant :
Niveau de réponse Niveau prévu Pondération
Oui Oui 0,1
Oui Oui 0,2
Oui Non 0,3
Oui Non 0,4
Non Non 0,5
Non Non 0,6
Non Oui 0,7
Non Oui 0,8
Ce tableau fournit les statistiques suivantes :
Classe réelle Dénombrement pondéré Mal classé Classe prévue = Non Pourcentage correct
Oui 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 %
Non 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 %
Toutes 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 %

% erreur

Dans le cas pondéré, utilisez les dénombrements pondérés à la place des dénombrements.