解释的结果 发现最佳模型 (二值响应)

注意

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结果包括模型选择表和具有分析精度标准最佳值的模型的结果,例如最小平均值 – 对数似然。转到相应的模型类型,以获取有关结果解释的指导。

型号选择

的结果 发现最佳模型 (二值响应) 包括“模型选择”表。使用结果来比较不同类型的模型的性能。星号标识最佳模型。该表包括以下模型性能度量:
负对数似然平均值
负对数似然平均值是对模型准确度的一种度量。值越小,拟合越好。
ROC 曲线下面积
ROC 曲线在 y 轴上绘制真阳率 (TPR),也称为功效。ROC 曲线在 x 轴上绘制假阳率 (FPR),也称为 1 类错误。ROC 曲线下面积指示模型是否为良好的分类器。
对于分类树,ROC 曲线下面积的值通常介于 0.5 到 1 之间。值越大表明分类模型越好。当模型可以完美地分隔类别时,曲线下面积为 1。当模型对类别的分隔程度不如随机分配时,曲线下面积为 0.5。
误分类率
误分类率指示模型对响应值进行准确分类的频率。值越小表明模型性能越好。
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