クロス検証レポートを生成すると、マイニング モデルの種類 (つまり、モデルの作成に使用されたアルゴリズム)、予測可能な属性のデータ型、予測可能な属性値 (存在する場合) に応じて、各モデルの精度測定が含まれます。
このセクションでは、クロス検証レポートで使用されるメジャーの一覧を示し、計算方法について説明します。
モデルの種類別の精度メジャーの内訳については、「 クロス検証レポートのメジャー」を参照してください。
交差検証測定に使用される数式
注
大事な： これらの精度の測定は、ターゲット属性ごとに計算されます。 属性ごとに、ターゲット値を指定または省略できます。 データ・セット内のケースにターゲット属性の値がない場合、ケースは 欠落値と呼ばれる特殊な値を持つものとして扱われます。 特定のターゲット属性の精度メジャーを計算するときに、欠損値を持つ行はカウントされません。 スコアは属性ごとに個別に計算されるため、ターゲット属性に値が存在するが、他の属性に対しては欠落している場合は、ターゲット属性のスコアには影響しません。
| 測る | 適用対象 | 実装 |
|---|---|---|
| 真正 | 不連続属性、値が指定されている | 次の条件を満たすケースの数: Case にはターゲット値が含まれています。 モデルは、ケースにターゲット値が含まれていると予測しました。 |
| 真負数 | 不連続属性、値が指定されている | 次の条件を満たすケースの数: Case にターゲット値が含まれていません。 モデルは、ケースにターゲット値が含まれていないと予測しました。 |
| 誤検知 | 不連続属性、値が指定されている | 次の条件を満たすケースの数: 実際の値はターゲット値と同じです。 モデルは、ケースにターゲット値が含まれていると予測しました。 |
| 偽陰性 | 不連続属性、値が指定されている | 次の条件を満たすケースの数: 実際の値がターゲット値と等しくない。 モデルは、ケースにターゲット値が含まれていないと予測しました。 |
| Pass/fail | 不連続属性、指定されたターゲットなし | 次の条件を満たすケースの数: 最も高い確率で予測された状態が入力状態と同じで、確率が 状態しきい値の値より大きい場合に渡します。 それ以外の場合は失敗します。 |
| 持ち上げる | 不連続属性。 ターゲット値は指定できますが、必須ではありません。 | ターゲット属性の値を持つすべての行の平均対数尤度。各ケースの対数尤度は Log(ActualProbability/MarginalProbability) として計算されます。 平均を計算するために、ログ尤度値の合計は入力データセット内の行数で除算され、ターゲット属性の欠損値を持つ行は除外されます。 リフトには、負または正の値を指定できます。 正の値は、ランダムな推測よりも優れた効果的なモデルを意味します。 |
| ログスコア | 不連続属性。 ターゲット値は指定できますが、必須ではありません。 | 各ケースの実際の確率のログ。合計してから、入力データセット内の行数で除算します。ターゲット属性の欠損値を持つ行は除きます。 確率は小数部として表されるため、ログ スコアは常に負の数値になります。 0 に近いスコアの方が良いスコアです。 |
| ケースの可能性 | クラスター | すべてのケースのクラスター尤度スコアの合計をパーティション内のケース数で割り、ターゲット属性の欠損値を持つ行を除きます。 |
| 平均絶対誤差 | 連続属性 | パーティション内のすべてのケースの絶対エラーの合計を、パーティション内のケースの数で割った値。 |
| 二乗平均平方根誤差 | 連続属性 | パーティションの平均二乗誤差の平方根。 |
| 2 乗平均平方根誤差 | 不連続属性。 ターゲット値は指定できますが、必須ではありません。 | 確率スコアの補数の平方平方根をパーティション内のケースの数で割り、ターゲット属性の欠損値を持つ行を除きます。 |
| 2 乗平均平方根誤差 | 不連続属性。指定されたターゲットはありません。 | 確率スコアの補数の平方平方根の平方根をパーティション内のケースの数で割り、ターゲット属性の欠損値を持つケースを除きます。 |