Observação
Este comando está disponível com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.
Escolha o método ou fórmula de sua preferência.
A matriz de confusão contém os resultados sobre a exatidão da classificação do modelo. Na maioria dos casos, a classificação de uma linha é o nível de resposta com a maior probabilidade predita. Por exemplo, com uma resposta binária, a classificação da linha é a categoria de evento quando a probabilidade predita do evento excede 0,50. No entanto, para uma resposta binária, você pode especificar um limite diferente de 0,50.
Contagem
Quando não há pesos, as contagens e os tamanhos das amostras são os mesmos.
Contagem ponderada
No caso ponderado, a contagem ponderada é a soma dos pesos para uma categoria. Use os pesos para calcular percentagens e taxas. Considere o seguinte exemplo simples:
| Nível de resposta | Nível predito | Peso |
|---|---|---|
| Sim | Sim | 0,1 |
| Sim | Sim | 0,2 |
| Sim | Não | 0,3 |
| Sim | Não | 0,4 |
| Não | Não | 0,5 |
| Não | Não | 0,6 |
| Não | Sim | 0,7 |
| Não | Sim | 0,8 |
Esta tabela fornece as seguintes estatísticas
| Classe real | Contagem ponderada | Classe predita = Sim | Classe predita = Não | Por cento correto |
|---|---|---|---|---|
| Sim | 0,1 + 0,2 + 0,3 + 0,4 = 1 | 0,1 + 0,2 = 0,3 | 0,3 + 0,4 = 0,7 | 0,3 / (0,3 + 0,7) ×100 = 30,00% |
| Não | 0,5 + 0,6 + 0,7 + 0,8 = 2,6 | 0,7 + 0,8 = 1,5 | 0,5 + 0,6 = 1,1 | 1,1 / (1,5 + 1,1) × 100 = 42,31% |
| Todas | 1 + 2,6 = 3,6 | 0,3 + 1,5 = 1,8 | 0,7 + 1,1 = 1,8 | (0,3 + 1,1) / 3,6 × 100 = 38,89% |
Taxa de positivos verdadeiros (sensibilidade ou poder)
Taxa de falsos positivos (erro tipo I)
Taxa de falsos negativos (erro tipo II)
Taxa de negativos verdadeiros (especificidade)
