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모형의 예측 성능을 비교하려면 쌍의 수를 사용하십시오. 일치 쌍의 백분율이 높을수록 모형의 성능이 더 높습니다.
Somers의 D는 일치 쌍과 불일치 쌍(같은 값 쌍 포함)이 각각 차지하는 비율의 차이입니다.
Somers의 D는 모형의 예측 성능을 비교하기 위해 사용합니다. 값이 높을수록 예측 성능이 더 우수함을 나타냅니다. 예를 들어 일치 쌍이 75%이고 불일치 쌍이 25%면 Somers의 D는 0.5입니다.
Somers의 D 및 Goodman-Kruskal 감마 통계량은 모형이 0개의 같은 값 쌍을 예측할 때 동일합니다. 같은 값 쌍이 많을수록 Goodman-Kruskal 감마 통계량이 Somers의 D보다 우수합니다.
Goodman-Kruskal 감마는 일치 쌍과 불일치 쌍(같은 값 쌍을 제외)이 각각 차지하는 비율의 차이입니다.
Goodman-Kruskal 감마는 모형의 예측 성능을 비교하기 위해 사용합니다. 값이 높을수록 예측 성능이 더 우수함을 나타냅니다. 예를 들어 일치하는 다른 값 쌍이 75%이고 불일치하는 다른 값 쌍이 25%면 Goodman-Kruskal 감마는 0.5입니다.
Somers의 D 및 Goodman-Kruskal 감마 통계량은 모형이 0개의 같은 값 쌍을 예측할 때 동일합니다. 같은 값 쌍이 많을수록 Goodman-Kruskal 감마 통계량이 Somers의 D보다 우수합니다.
Kendall의 타우-a는 반응값이 같은 쌍을 포함하는 모든 가능한 쌍 중에 일치 쌍과 불일치 쌍이 차지하는 비율의 차이입니다.
Kendall의 타우-a는 모형의 예측 성능을 비교하기 위해 사용합니다. 값이 높을수록 예측 성능이 더 우수함을 나타냅니다. Kendall의 타우-a는 Somers의 D 및 Goodman-Kruskal 감마 통계량에 반응값이 같은 쌍이 포함되어 있지 않기 때문에 항상 이 두 통계량보다 낮습니다.
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