Contexto:
Al realizar un análisis discriminante en JMP, los resúmenes de puntuación proporcionan una serie de "Observaciones mal clasificadas". El manual de usuario pdf "métodos multivariados" define lo siguiente:
Número Misclasificado : Proporciona el número de observaciones en el conjunto especificado que se clasifican incorrectamente.
Porcentaje mal clasificado : Proporciona el porcentaje de observaciones en el conjunto especificado que se clasifican incorrectamente.
Prob (Pred) : Probabilidad estimada de la clasificación prevista de la observación.
Pregunta
No me queda claro en que probabilidad es un la observación es w Ell clasificado o no . En otras palabras, que esta la verdad. Ecuación detrás de la "mal clasificada"?
¿Respuestas posibles?
1) Si Prob (Pred) definió el bien clasificado o no, ¿cómo se calcula? Por ejemplo, (al mirar la sección de "fórmula guardada" del manual de análisis multivariado), se calcula a partir de la "probabilidad de pertenencia previa qt para el grupo t" o "la probabilidad posterior p (t | y) de que y pertenece al grupo t
Gracias por tus respuestas
PD: la pregunta fue editada para mayor claridad.
Para la versión actual (13), seleccione Ayuda > Libros > Métodos multivariados . Ver Capítulo 5: Análisis discriminante . Ver Fórmulas guardadas en la última sección, Detalles técnicos .
Las versiones anteriores deberían tener la misma ayuda en una ruta similar.
El análisis discriminante es una forma de aprendizaje supervisado . Usted proporciona una respuesta conocida con el conjunto de datos de entrenamiento. El análisis discriminante resulta en una modelo predictivo . los respuesta predicha Se compara con la respuesta dada. Si no coinciden, entonces esa observación se considera mal clasificada.
