• 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