JMP中的判別分析：誤分類的意義語境：
在 JMP 中執行判別分析時，分數摘要會給出許多“錯誤分類的觀察值”。 用戶手冊 pdf“多變量方法”定義如下：
號碼錯誤分類：提供指定集合中被錯誤分類的觀測數。
錯誤分類百分比：提供指定集合中被錯誤分類的觀察值的百分比。
概率（預測） ：觀察的預測分類的估計概率。
問題
我不清楚以什麼概率是一個觀察是w機密與否. 換句話說，這才是真正的方程“誤分類”的背後？
可能的答案？
1）如果Prob(Pred)定義好分類與否，如何計算？ 例如，（查看多元分析手冊的“保存公式”部分時），它是根據“qt 組 t 的先驗概率”還是“y 屬於組的 p(t|y) 後驗概率”計算得出的噸”
謝謝你的回答
PS：為更清楚起見，對問題進行了編輯
回复：JMP 中的判別分析：誤分類的含義對於當前版本 (13)，選擇幫助>圖書>多元方法. 看第 5 章：判別分析. 看保存的公式在最後一節中，技術細節.
早期版本應該以類似的路徑提供相同的幫助。
回复：JMP 中的判別分析：誤分類的含義親愛的馬克，對不起，如果我的問題不清楚。 我知道 DA 是一種監督學習。 我的問題是如果你說的“響應匹配”是如何計算的。 我需要精確的方程式。回复：JMP 中的判別分析：誤分類的含義判別分析是一種形式監督學習. 你提供一個已知反應與訓練數據集。 判別分析的結果是預測模型. 這預測反應與給定的響應進行比較。 如果它們不匹配，則該觀察被認為是錯誤分類的。
