注意
此命令适用于 预测分析模块。单击此处了解更多关于如何激活模块的信息。
选择需要的方法或公式。
混淆矩阵包含有关模型分类准确度的结果。在大多数情况下，行的分类是具有最高预测概率的响应水平。例如，对于二值响应，行的分类是当事件的预测概率超过 0.50 时的事件类别。但是，对于二值响应，您可以指定 0.50 以外的阈值。
计数
如果没有权重，则计数和样本数量相同。
加权计数
在加权情况下，加权计数是类别的权重之和。使用权重来计算百分比和比率。请分析以下简单的示例：
| 响应水平 | 预测水平 | 权重 |
|---|---|---|
| 是 | 是 | 0.1 |
| 是 | 是 | 0.2 |
| 是 | 否 | 0.3 |
| 是 | 否 | 0.4 |
| 否 | 否 | 0.5 |
| 否 | 否 | 0.6 |
| 否 | 是 | 0.7 |
| 否 | 是 | 0.8 |
此表提供以下统计量
| 实际类别 | 加权计数 | 预测类别 = 是 | 预测类别 = 否 | 正确数百分比 |
|---|---|---|---|---|
| 是 | 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% |
| 否 | 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% |
| 全部 | 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% |
真阳率（敏感度或功效）
假阳率（I 类错误）
假阴率（II 类错误）
真阴率（特异度）
