検証セットでのモデル要約
（「ブートストラップの森の指定」ウィンドウで［項数に対する複数のあてはめ］オプションを選択した場合に表示されます。）各モデルの適合度統計量が表示されます。図5.10および「複数のあてはめ」パネルを参照してください。
設定
モデルをあてはめたときに使用された設定が表示されます。
全体の統計量
学習セットの適合度統計量が表示されます（検証セットやテストセットを指定した場合、それらの適合度等計量も表示されます）。表示される結果の内容は応答変数の尺度によって異なります。
たとえば、「ブートストラップの森の指定」ウィンドウの［項数に対する複数のあてはめ］オプションを使用して、複数のモデルをあてはめたとしましょう。その場合、「全体の統計量」に結果が表示されるのは、応答変数がカテゴリカルな場合には、検証セットの「エントロピーR2乗」値が最大になっているモデルです。一方、応答変数が連続尺度の場合には、検証セットの「R2乗」値が最大になっているモデルです。
カテゴリカルな応答変数
「指標」レポート
学習セットに対して以下の統計量が表示されます（検証セットやテストセットが指定された場合には、それらに対しても同じ統計量が表示されます）。
注: 「エントロピーR2乗」と「一般化R2乗」は、1に近いほど適合度が良いことを示します。「平均 -Log p」、「RMSE」、「平均 絶対偏差」、「誤分類率」は、値が小さいほど、適合度が良いことを示します。
エントロピーR2乗
適合度の指標で、現在のモデルと切片だけのモデル（データ全体で確率が一定のモデル）の対数尤度を比較したものです。この指標の範囲は0～1です。エントロピーR2乗を参照してください。
一般化R2乗
この指標は、一般的な回帰モデルに適用できるものです。一般化R2乗は、尤度Lから算出され、最大が1となるように尺度化されています。完全にモデルがデータにあてはまっている場合は1、切片だけのモデルと同等なあてはまりの場合には0になります。一般化R2乗は、通常のR2乗（正規分布に従う連続尺度の応答変数に対する標準最小2乗法のR2乗）を一般化したものです。この一般化R2乗は、「NagelkerkeのR2」、または「Craig and UhlerのR2」とも呼ばれており、Cox and Snellの疑似R2を最大が1になるように尺度化したものです。詳細は、Nagelkerke（1991）を参照してください。
平均 -Log p
-log(p)の平均です。pは、実際に生じた応答水準に対する予測確率です。
RMSE
誤差の標準偏差（Root Mean Square Error; 誤差平方和を自由度で割ったものの平方根）。誤差は(1-p)で計算されます。ここで、pは、実際に生じた応答水準に対する予測確率です。
平均 絶対偏差
誤差の絶対値の平均。誤差は(1-p)で計算されます。ここで、pは、実際に生じた応答水準に対する予測確率です。
誤分類率
予測確率が最も大きい応答の水準が、観測された水準と一致しない割合。
N
標本サイズ（オブザベーション数）。
混同行列
（応答変数がカテゴリカルの場合のみ。）学習セットにおける分類結果の度数が表示されます。検証セットやテストセットが指定された場合には、それらに対する結果も表示されます。
決定行列
（応答がカテゴリカルであり、かつ応答変数の列に「利益行列」列プロパティがあるか、または［利益行列の指定］オプションを使用して損失を指定した場合にのみ表示されます。）学習セットに対する「決定行列 度数」と「決定行列 割合」が表示されます。検証セットやテストセットが指定された場合には、それらに対する結果も表示されます。パーティションの別例を参照してください。
連続尺度の応答変数
「個々のツリー」レポート
「バッグ内」と「バッグ外」のデータから求められたRMSEが表示されます。全体のRMSEは、すべてのツリーにおけるMSEの平均を求め、その平方根をとったものです。ツリーの作成に使われた学習セットは「バッグ内」（IB; In-Bag）、ツリーの作成に使われなかった学習セットは「バッグ外」（OOB; Out-Of-Bag）と呼ばれます。
各ツリーのバッグ外RMSE（OOB RMSE）は、誤差平方和をバッグ外のオブザベーション数で割って、その平方根をとったものです。「ツリーごとの要約」レポートの「OOB SSE/N」で表示されている値は、バッグ外RMSEを2乗した値になっています。
「R2乗」レポートと「RMSE」レポート
学習セットに対して、R2乗、誤差の標準偏差、および標本サイズ（オブザベーション数）が表示されます。検証セットやテストセットが指定された場合には、それらに対する結果も表示されます。