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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 (교차 검증)
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(%)	교차 검증 (%)
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.
교차 검증 결과에서 예측된 예 사건 수는 105건으로, 75.5%가 맞았습니다.
교차 검증 결과에서 예측된 'No 사건' 수는 140건으로, 80.9%가 정답입니다.

전체적으로 교육 정확도는 85.5%, 교차 검증은 80.9%입니다.

진양성률(TPR) — 훈련 시 84.2%, 교차 검증 시 75.5%.
거짓 양성률(FPR) — 훈련 13.4%, 교차 검증 14.6%.

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