Random Forests^® 分類の誤分類率と木の数プロット

解釈

誤分類率は 0 以上である必要があります。値が小さいほど、分類モデルが適切であることを示します。アウトオブバッグデータ方式に加えてテストセットを使用する場合、各検証法ごとに曲線が表示されます。