混乱マトリクス

混乱マトリクスには、アルゴリズムによって実行された実際の分類および予測の分類の情報が示され、これによって正確性をビジュアル化することができます。この図を表示するには、CNR ツリーアルゴリズムの出力メソッド分類およびトレンドを選択します。これは、n*n マトリクス (n はアルゴリズムで選択した依存列に存在する一意の値の数) で、各予測値の出現回数を実際の値にマッピングします。マトリクスの対角線上にあるエントリは、正しい予測を示します。マトリクスの非対角線上にあるエントリは、誤った分類を示します。

クラスの上にカーソルを置くと、true の予測値と実際のデータセットのカウントが表示されます。派生テーブルは、アルゴリズムの有効性 (感度、特異性、精度、負の予測) を表します。設定オプションを使用して、番号、パーセンテージのデータおよび両方の形式を分析できます。