混同行列には、モデルの分類精度に関する結果が含まれています。フォレスト内の特定のツリーに対して、アウトオブバッグデータの行に対するクラス投票は、単一ツリーの行の予測クラスです。アウトオブバッグデータの行の予測クラスは、フォレスト内のすべてのツリーで最も高い投票数を持つクラスです。

カウント数

カウント数は、データ内の行数です。

真陽性率(感度または検出力)

偽陽性率(第1種の過誤)

偽陰性率(第2種の過誤)

真陰性率(特異度)

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