Bewertung eines Entscheidungsbaum-Modells 

Verwendung

Sie können die Ergebnisse eines Modells zur Methode Entscheidungsbaum bewerten. Mit der Bewertung prüfen Sie die Gültigkeit oder Genauigkeit des Trainingsergebnisses mithilfe von historischen Daten. Sie können einen Baum dazu nutzen, um einen getrennten Datensatz zu klassifizieren, dessen Ergebnisse bereits bekannt sind. Wenn sie das vorhergesagte Ergebnis mit dem bereits bekannten Ergebnis vergleichen, können Sie die Anzahl der korrekten und nicht korrekten Vorhersagen leicht bestimmen.  Diese Information kann in Form einer Fehlermatrix angezeigt werden. Über diese Matrix erfahren Sie, welche Ergebniswerte durch den Entscheidungsbaum korrekt vorhergesagt werden und welche nicht.

Voraussetzungen

·        Das Model muss vollständig angelegt und aktiviert sein

·        Der Analyseprozess muss aktiviert sein

Vorgehensweise

Die Vorgehensweise bei der Bewertung eines Modells finden Sie unter Analyseprozess zum Ausführen der Vorhersage Der einzige Unterschied besteht darin, dass Sie die Option Im Bewertungsmodus ausführen prüfen müssen.