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TreeNet® 분류를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색에 대한 오차 행렬

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참고

이 명령은 예측 분석 모듈에서 사용할 수 있습니다. 모듈을 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오.

오차 행렬의 모든 통계에 대한 정의 및 해석을 찾습니다.
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 등급카운트예아니요정답률(%)예아니요정답률(%)
예 (사건)1391241589.211102979.14
아니요164815695.122414085.37
모두30313217192.4113416982.51
행의 사건 확률이 0.5을 초과하는 경우 사건 등급에 행을 할당합니다.
     
통계량교육(%)검정(%)
진양성률(민감도 또는 검정력)89.2179.14
가양성률(유형 I 오차)4.8814.63
가음성률(유형 II 오차)10.7920.86
진음성률(특이성)95.1285.37

이 예제에서 예 사건의 전체 수는 139이고, 아니요 사건의 전체 수는 164입니다.
  • 학습 데이터에서 예측된 사건(아니요) 수는 124이며, 89.21% 정확합니다.
  • 학습 데이터에서 예측된 비사건(아니요) 수는 156이며, 95.12% 정확합니다.
  • 검정 데이터에서 예측된 사건(예) 수는 110이며, 79.14% 정확합니다.
  • 검정 데이터에서 예측된 비사건(아니요) 수는 140이며, 85.37% 정확합니다.
전반적으로 정확도 %는 학습 데이터의 경우 92.41%이고, 검정 데이터의 경우 82.51%입니다. 검정 데이터의 결과를 사용하여 새 관측치에 대한 예측 정확도를 평가합니다.

정확도 %의 낮은 값은 일반적으로 여러 가지 이유로 인해 발생할 수 있는 불완전한 적합된 모형 때문입니다. 정확도 %가 매우 낮은 경우 등급 무게가 도움이 될 수 있는지를 고려하십시오. 등급 무게는 한 등급의 관측치가 다른 등급의 관측치보다 더 많을 때 더 정확한 모형을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 사례가 사건으로 분류되기 위해 필요한 확률을 변경할 수 있습니다.

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