오분류에 대한 방법 및 수식 CART® 분류

원하는 방법이나 수식을 선택합니다.

분할 방법이 클래스 확률인 경우 오분류 표가 없습니다.

카운트 및 가중 카운트

가중치를 사용하지 않는 경우 개수와 표본 크기는 동일합니다.

가중치가 있는 사례에서 가중 카운트는 범주에 대한 가중치의 합계입니다. 가중치가 있는 경우 가중 카운트를 사용하여 다른 가중치를 계산합니다.

오차율(%)

가중치가 있는 사례에서 개수 대신 가중 카운트를 사용합니다.

비용

비용 계산은 반응 변수가 이항인지 다항인지에 따라 달라집니다.

비용 = (% 오류 × 클래스의 오분류 비용 입력) / 100

이항 반응 변수

다음 방정식은 사건 클래스에 대한 비용을 제공합니다.

다음 방정식은 비사건 클래스에 대한 비용을 제공합니다.

다음 방정식은 모든 클래스에 대한 전체 비용을 제공합니다.

다항 반응 변수

다항 사례의 경우 방정식은 가능한 모든 오분류 유형을 고려하여 이항 반응 변수에 대한 수식을 확장합니다. 예를 들어, k 클래스가 있는 다항 반응의 경우 Y = 1의 오분류 비용은 다음 방정식을 사용합니다.

다음 방정식은 다항 사례에 대한 전체 비용을 제공합니다.

예를 들어 3개의 클래스와 다음과 같은 오분류 비용이 있는 반응 변수를 고려합니다.

예측 클래스
실제 클래스 0 2 3(3)
0 0.0 4.1 3.2
2 5.6 0.0 1.1
3(3) 0.4 0.9 0.0

그런 다음 다음 표에서 오차 백분율을 제공합니다.

예측 클래스
실제 클래스 0 2 3(3)
0 사용할 수 없음 1% 0.5%
2 1.4% 사용할 수 없음 2.1%
3(3) 5% 1.2% 사용할 수 없음

마지막으로 반응 변수의 클래스에 다음과 같은 사전 확률이 있음을 고려하십시오.

다음 방정식은 반응 변수의 각 클래스에 대한 오분류와 관련된 비용을 제공합니다.

다음 방정식은 전체 비용을 제공합니다.

이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오