Contexte:
Lors de l'exécution d'une analyse discriminante dans JMP, les résumés de score donnent un certain nombre d'"observations mal classées". Le manuel d'utilisation pdf "méthodes multivariées" définit ce qui suit :
Numéro mal classé : Fournit le nombre d'observations dans l'ensemble spécifié qui sont mal classées.
Pourcentage mal classé : Fournit le pourcentage d'observations dans l'ensemble spécifié qui sont classées de manière incorrecte.
Prob(Préd) : probabilité estimée de la classification prédite de l'observation.
Question
Ce n'est pas clair pour moi sur quelle probabilité est un l'observation est w bien classifié ou pas . En d'autres termes, qu'est-ce que c'est le vrai Équation derrière le "mal classé" ?
Des réponses possibles?
1) si Prob(Pred) a défini le bien classé ou non, comment est-il calculé ? Par exemple, (en regardant la section "formule enregistrée" du manuel d'analyse multivariée), est-elle calculée à partir de "qt probabilité a priori d'appartenance au groupe t" ou "la probabilité a posteriori p(t|y) que y appartienne au groupe t"
Merci pour vos réponses
PS : la question a été modifiée pour plus de clarté
Pour la version actuelle (13), sélectionnez Aider > Livres > Méthodes multivariées . Voir Chapitre 5 : Analyse discriminante . Voir Formules enregistrées dans la dernière partie, Détails techniques .
Les versions antérieures doivent avoir la même aide dans un chemin similaire.
L'analyse discriminante est une forme de enseignement supervisé . Vous fournissez un réponse connue avec le jeu de données d'entraînement. L'analyse discriminante aboutit à une modèle prédictif . Le réponse prédite est comparé à la réponse donnée. S'ils ne correspondent pas, cette observation est considérée comme mal classée.
