Uma matriz de confusão contém informações sobre a classificação real e prevista feita por um algoritmo, que permite a você visualizar a precisão. Você poderá visualizar o gráfico ao selecionar o método de saída Classificação e Tendência para o algoritmo CNR Tree. Ele é uma matriz n*n (onde n é o número de valores distintos presentes na coluna dependente selecionada para o algoritmo) que mapeia o número de ocorrências de cada valor previsto em relação ao valor real. As entradas na diagonal da matriz representam a previsão correta. As entradas fora da diagonal da matriz representam classificação incorreta.
Quando você passar o cursor do mouse sobre uma classe, o valor verdadeiro previsto e a contagem real dos conjuntos de dados serão exibidos. A tabela de derivativos representa a eficiência (sensibilidade, especificidade, precisão, previsão negativa) do algoritmo. A utilização da opção Configurações possibilita a você analisar os dados em quantidade, percentual e em ambos os formatos.
