오차 행렬에는 모형의 분류 정확도에 대한 결과가 포함되어 있습니다. 포리스트에 있는 지정된 트리의 경우, OOB 데이터의 행에 대한 클래스 투표는 단일 트리의 행에 대한 예측 클래스입니다. OOB 데이터에서 열에 대한 예측 클래스는 포리스트의 모든 트리에서 가장 높은 투표를 가진 클래스입니다.

카운트

카운트는 노드의 행 수입니다.

진양성률(민감도 또는 검정력)

가양성률(유형 I 오차)

가음성률(유형 II 오차)

진음성률(특이성)

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