Interpretation von Genauigkeitsmaßen für den KlassifikationsbaumIch würde gerne wissen, ob die falsche Klassifizierungsrate akzeptabel ist. Whare-Bereiche gelten als akzeptabel? Wie beziehe ich diese Rate mit den Ergebnissen der Verwirrungsmatrix? Im Wesentlichen versuche ich meine Ergebnisse zu bewerten und zu erklären. Wie erfahre ich außerdem, ob die von mir erfassten Liftkurvenwerte ebenfalls akzeptabel sind? Gibt es einen Bereich, der als akzeptabel oder gut erachtet werden kann?
Re: Interpretation von Genauigkeitsmaßen für den KlassifikationsbaumHallo,
Auf Ihre Frage gibt es keine Antwort. Die Fragen, die Sie stellen, werden von Ihren Umständen abhängen. Vergleichen Sie beispielsweise Marketing-Fehlklassifizierungsraten mit medizinischen Fehlklassifizierungsraten. Was in diesen beiden Bereichen akzeptabel ist, wird sehr unterschiedlich sein. Darüber hinaus kann in einigen Anwendungen die Gesamt-Fehlklassifizierungsrate die Schlüsselmetrik sein, wohingegen Sie in anderen Fällen möglicherweise nur in einem Teil Ihrer Konfusionsmatrix-Ergebnisse berücksichtigt werden. Betrachten Sie beispielsweise Medikamente. Das Risiko, ein negatives Subjekt falsch einzustufen, unterscheidet sich häufig von dem Risiko, ein positives Subjekt falsch zu klassifizieren (eine Behandlung, die nicht erforderlich ist, gegenüber einer nicht erforderlichen Behandlung). Sie müssen Ihre Statistiken in einen Kontext Ihrer Fragen stellen und dann interpretieren.
