混同行列「トレーニング」こんにちは、
多項ロジスティック回帰モデルの混同行列について疑問の余地はありません
ここに、1、2、3 の 3 つのモダリティを持つ変数 Y があります。
「トレーニング」とは、JMP が自動的に学習データベースを実行してモデルを学習することを意味しますか?
実際、混同行列で観測の総数を計算すると: 311+79+37+98+209+59+48+57+187 = 1085
私のデータベースは1369行ですが
1085/1369 = 0.79
これは、データベースの 80% である学習データセットに対して混同行列が作成されたことを意味しますか?
また、テスト データセットでモデルの ACCURACY をテストするために使用されたデータを知るにはどうすればよいでしょうか?
ありがとう
分析Re: 混同行列「トレーニング」データセットはサブセットに分割されます。 「トレーニング セット」は、モデルの適合またはトレーニングに使用されます。 モデルの選択には「検証セット」が使用されます。 新しいデータのパフォーマンスを反映する必要があります。 一部の人々は、選択したモデルを評価するために 3 番目のホールドアウト サブセットである「テスト セット」も使用します。
自分で明示的に定義しない限り、データがどのセットに割り当てられたかはわかりません。 モデリング プラットフォームを起動するときに、設定されたインジケーターを使用してデータ内に検証データ列を作成し、検証モデリング ロールで使用します。
