JMP의 판별 분석 : 오 분류의 의미문맥:
JMP에서 판별 분석을 수행 할 때, 점수 요약은 여러 가지 "잘못된 분류 된 관찰"을 제공합니다. 사용자 설명서 pdf "multivariate methods"는 다음을 정의합니다.
번호가 잘못 분류되었습니다. : 잘못 분류 된 지정된 세트의 관측 수를 제공합니다.
잘못 분류 된 비율 : 지정된 세트에서 잘못 분류 된 관측 값의 백분율을 제공합니다.
Prob (Pred) : 관찰의 예측 된 분류의 추정 된 확률.
의문
나에게 불명확하다. 어떤 확률에 ~이다. ~ 관찰은 w이다. 분류 된 또는 분류되지 않은 . 다른 말로하면, 이것은 진실한 것인가? 방정식 "잘못 분류 된"뒤에?
가능한 대답은?
1) Prob (Pred)가 우물을 분류했는지 여부를 정의한 경우 어떻게 계산됩니까? 예를 들어, (다 변수 분석 매뉴얼의 "저장된 공식"부분을 볼 때) "그룹 t에 대한 멤버쉽의 사전 확률"또는 "y가 그룹에 속한 사후 확률 (p (t | y) 티"
답변 주셔서 감사합니다.
추신 : 질문이 더 명확하게 편집되었습니다.
제목 : Re : JMP의 판별 분석 : 오 분류의 의미현재 버전 (13)의 경우 도움 > 서적 > 다 변수 메소드 . 만나다 제 5 장 : 판별 분석 . 만나다 저장된 수식 마지막 절에서, 기술적 세부 사항 .
이전 버전은 비슷한 경로에서 동일한 도움말을 사용해야합니다.
제목 : Re : JMP의 판별 분석 : 오 분류의 의미친애하는 표, 내 질문에 분명하지 않은 경우 미안 해요. 저는 DA가 감독 학습이라는 것을 알고 있습니다. 제 질문은 당신이 말하는 것처럼 "응답 일치"가 계산되는 방법입니다. 정확한 방정식이 필요해.제목 : Re : JMP의 판별 분석 : 오 분류의 의미판별 분석은 감독 학습 . 귀하는 알려진 응답 교육 데이터 세트와 함께 판별 분석 결과 예측 모델 . 그만큼 예상 응답 주어진 응답과 비교됩니다. 일치하지 않으면 해당 관찰은 잘못 분류 된 것으로 간주됩니다.
