Mode d’emploi
Classification des forêts aléatoires®
Avant de commencer
Généralités
Considérations relatives aux données
Exemple
Exemple de prédiction
Effectuer l'analyse
Saisir vos données
Spécifier les pondérations de classe
Spécifier la méthode de validation
Sélectionner des options
Sélectionner les graphiques à afficher
Sélectionner les résultats à afficher
Stocker des statistiques
Prédire de nouveaux résultats
Prédire de nouveaux résultats
Sélectionner des résultats de prévision à afficher
Stocker les statistiques de prévision
Interpréter les résultats
Tableau de méthode
Tableau d'informations de réponse
Optimisation des hyperparamètres
Diagramme de taux de mauvais classement par rapport au nombre d'arbres
Tableau récapitulatif du modèle
Courbe d'importance relative des variables
Matrice de confusion
Tableau de mauvais classement
Courbe de la fonction d’efficacité du récepteur (ROC)
Courbe des gains et courbe de lift
Tableau des prévisions
Méthodes et formules
Méthodes
Informations de réponse
Récapitulatif du modèle
Matrice de confusion
Tableau de mauvais classement
Courbe ROC
Courbe des gains
Courbe de lift cumulé
Courbe de lift