分類木に対する精度の尺度の解釈誤分類率が許容範囲内であるかどうかを知りたいのですが。共有範囲は許容できると見なされますか？この割合を混同マトリックスの結果とどのように関連付けるのですか？本質的に、私は自分の結果を評価して説明しようとしています。さらに、Lift Curveの結果が再販売されても問題ないかどうかはどうすればわかりますか。許容範囲または良好と見なせる範囲はありますか。
分類木に対する精度の尺度の解釈こんにちは、
あなたの質問に対する答えは誰にもありません。あなたが尋ねている質問はあなたの状況次第です。 たとえば、マーケティングの誤分類率と医療の誤分類率を比較します。これら2つの分野で許容できることは、非常に異なります。さらに、一部のアプリケーションでは全体的な誤分類率が重要な測定基準になることがありますが、それ以外の場合には混同マトリックスの結果のほんの一部でより多くの人が認められることがあります。 たとえば、医学を考えてみると、陰性の対象を誤分類する危険性は、陽性の対象を誤判別する危険性とは異なることがよくあります（必要でない治療を提供することに対して必要な治療を提供しないこと）。 あなたはあなたの統計を取り、あなたの質問の文脈にそれらを入れて、そして解釈しなければなりません。
