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에 대한 혼동행렬 CART^® 분류

오차 행렬의 모든 통계에 대한 정의 및 해석을 찾습니다.

이 항목의 내용

오차 행렬은 트리가 다음 메트릭을 사용하여 클래스를 올바르게 구분하는 방법을 보여줍니다.

진양성률(TPR) - 사건 사례가 올바르게 예측될 확률
가양성률(FPR) - 비사건 사례가 잘못 예측될 확률
가음성률(FNR) - 사건 사례가 잘못 예측될 확률
진음성률(TNR) - 비사건 사례가 올바르게 예측될 확률

해석

오차 행렬

		예측된 등급(교육)			예측된 등급(검정)
실제 등급	카운트	예	아니요	정답률(%)	예	아니요	정답률(%)
예 (사건)	139	117	22	84.2	105	34	75.5
아니요	164	22	142	86.6	24	140	85.4
모두	303	139	164	85.5	129	174	80.9

통계량	교육(%)	검정(%)
진양성률(민감도 또는 검정력)	84.2	75.5
가양성률(유형 I 오차)	13.4	14.6
가음성률(유형 II 오차)	15.8	24.5
진음성률(특이성)	86.6	85.4

이 예제에서 예 사건의 전체 수는 139이고, 아니요 사건의 전체 수는 164입니다.

학습 데이터에서 예측된 예 사건의 수는 117이며, 84.2% 정확합니다.
학습 데이터에서 예측된 아니요 사건 수는 142이며, 86.6% 정확합니다.
검정 데이터에서 예측된 예 사건 수는 105이며, 75.5% 정확합니다.
검정 데이터에서 예측된 아니요 사건 수는 140이며, 80.9% 정확합니다.

전반적으로 정확도 %는 학습 데이터의 경우 85.5%이고, 검정 데이터의 경우 80.9%입니다.

진양성률(TPR) - 학습 데이터의 경우 84.2%, 검정 데이터의 경우 75.5%입니다.
가양성률(FPR) - 학습 데이터의 경우 13.4%, 검정 데이터의 경우 14.6%입니다.

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