交叉验证公式

生成交叉验证报表后，它将包含每个模型的准确性度量值，具体取决于挖掘模型的类型（即，用于创建模型的算法）、可预测属性的数据类型和可预测属性值（如果有）。

本节列出了交叉验证报表中使用的度量值，并介绍了计算方法。

有关按模型类型细分准确性度量值，请参阅交叉验证报表中的度量值。

用于交叉验证度量值的公式

注意
重要：这些准确性度量值是针对每个目标属性计算的。 对于每个属性，您可指定或省略目标值。 如果数据集中的事例不具有任何目标属性值，则会将该事例视为包含名为“缺失值”的特殊值。 在针对特定目标属性计算准确性度量值时，具有缺失值的行不计算在内。 注意，由于分数是针对每个属性分别计算的；如果目标属性存在值，但其他属性缺失值，则不会影响目标属性的分数。

度量值	适用范围	实现
真正	离散属性，值已指定	满足以下条件的事例计数： 事例包含目标值。 模型已预测事例包含目标值。
真负	离散属性，值已指定	满足以下条件的事例计数： 事例不包含目标值。 模型已预测事例不包含目标值。
假正	离散属性，值已指定	满足以下条件的事例计数： 实际值等于目标值。 模型已预测事例包含目标值。
假负	离散属性，值已指定	满足以下条件的事例计数： 实际值不等于目标值。 模型已预测事例不包含目标值。
通过/失败	离散属性，无指定的目标	满足以下条件的事例计数： 如果具有最高概率的预测状态与输入状态相同并且概率大于“状态阈值”的值，则通过。 否则，将会失败。
提升	离散属性。 可以指定目标值，但目标值并不是必需的。	具有目标属性值的所有行的平均对数可能性，其中，每个事例的对数可能性计算为 Log(ActualProbability/MarginalProbability)。 为了计算该平均值，对数可能性值的总和将除以输入数据集的行数（但不包括缺少目标属性值的那些行）。 提升可以为正值，也可以为负值。 正值意味着有效模型优于随机推测。
对数分数	离散属性。 可以指定目标值，但目标值并不是必需的。	每个事例的实际概率的对数和除以输入数据集中的行数，不包括缺少目标属性值的行。 由于概率用小数表示，因此，对数分数始终是负数。 接近 0 的分数是较好的分数。
事例可能性	分类	所有事例的分类可能性得分的总和除以分区中的事例数，不包括缺少目标属性值的行。
平均绝对误差	连续属性	分区中所有事例的绝对误差的总和除以分区中的事例数。
均方根误差	连续属性	分区的平均平方误差的平方根。
均方根误差	离散属性。 可以指定目标值，但目标值并不是必需的。	概率得分补数的平方的平方根除以分区中的事例数，不包括缺少目标属性值的行。
均方根误差	离散属性，无指定的目标。	概率得分补数的平方的平方根除以分区中的事例数，不包括缺少目标属性值的事例。

请参阅

概念

测试和验证（数据挖掘）

交叉验证（Analysis Services – 数据挖掘）