Random Forest Classification の詳細情報 — 多項

[モデルの詳細] 画面には、Random Forest Classification の多項モデルに関する以下の情報が表示されます。

メトリクス

以下の項目に対するトレーニング、テスト、N フォールド データを提供します。
  • 平均二乗誤差 (MSE)
  • 平方根平均二乗誤差 (RMSE)
  • オブザベーション数
  • R の二乗 (R2)
  • Logloss
  • クラスあたり平均誤差

混同行列

真 (true) の値が既知の一連のトレーニング、テスト、N フォールド データに対するモデルのパフォーマンスを表します。

変数重要度

以下のメトリクスを使用して、各変数の重要度の値を提供します。
  • 相対的重要度
  • 小数点以下桁数を含む重要度
  • 比率
さらに、モデルの上位 25 の変数をグラフで示します。