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
정확도 %의 낮은 값은 일반적으로 불완전한 적합된 모형 때문입니다. 문제가 다양하면 모형이 불완전해집니다. 정확도 %가 매우 낮은 경우 내부 노드를 분할하는 최소 사례 수를 수정할지 또는 분석이 노드 분할을 고려하는 예측 변수 수를 변경할지 여부를 고려합니다.