Interpretazione delle misure di precisione per l'albero delle classificazioniMi piacerebbe sapere se il tasso di errata classificazione che sto ottenendo è accettabile. Le gamme di Whare sono considerate accettabili? Come posso correlare questa velocità con i risultati della matrice di confusione? In sostanza, sto cercando di valutare e spiegare i miei risultati. Inoltre, come faccio a sapere se il calcolo della Lift Curve che sto ottenendo è accettabile? Esiste un intervallo che può essere considerato accettabile o buono?
Ri: Interpretazione delle misure di accuratezza per l'albero delle classificazioniCiao,
Non c'è una risposta alla tua domanda. Le domande che stai facendo dipenderanno dalle tue circostanze. Ad esempio, confrontare i tassi di errata classificazione del marketing con i tassi di errata classificazione medica. Ciò che è accettabile in questi due campi sarà molto diverso. Inoltre, in alcune applicazioni il tasso di errata classificazione generale può essere la metrica chiave, mentre in altri casi potresti essere più interessato in una sola parte dei risultati della matrice di confusione. Ad esempio, si consideri la medicina, il rischio di classificare erroneamente un soggetto negativo è spesso diverso dal rischio di classificare erroneamente un soggetto positivo (fornendo un trattamento che non è necessario rispetto a non fornire un trattamento necessario). Devi prendere le tue statistiche e metterle nel contesto delle tue domande, quindi interpretarle.
