混同行列は、次の基準を使用して、木がクラスをどの程度正しく分類しているかを示します。
- 真陽性率 (TPR) — 事象のケースが正しく予測される確率
- 偽陽性率 (FPR) — 非事象のケースが誤って予測される確率
- 偽陰性率 (FNR) — 事象のケースが誤って予測される確率
- 真陰性率 (TNR) — 非事象のケースが正しく予測される確率
解釈
正解率の値が低いのは、通常、近似モデルの不足が原因です。これは、いくつかの理由で発生する可能性があります。正解率の値が非常に低い場合は、クラスの重みが役立つかどうかを検討してください。クラスの重みは、あるクラスからの観測値が異なるクラスの観測値よりも重み付けされる場合に、より正確なモデルを提供するのに役立ちます。また、ケースがイベントとして分類される必要がある場合の確率を変更することもできます。