Random Forests^® 分類の誤分類表の方法と計算式

誤分類テーブルには、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。