스코어 요약

"판별 분석" 보고서의 "스코어 요약" 섹션에서는 판별 스코어에 대한 개요를 제공합니다. Figure 5.10의 테이블에는 실제값 및 예측 분류가 표시됩니다. 모든 관측값이 올바르게 분류되면 비대각 수가 0입니다.

그림 5.10 Iris.jmp에 대한 스코어 요약 

"스코어 요약" 보고서에는 다음 정보가 제공됩니다.

열

"단계별 변수 선택"을 사용하여 모형을 생성한 경우 모형에 추가된 열이 나열됩니다.

소스

검증을 사용하지 않으면 모든 관측값이 훈련 데이터 집합을 구성합니다. 검증을 사용하면 훈련 및 검증 데이터 집합 또는 훈련, 검증 및 테스트 데이터 집합에 대한 행이 표시됩니다.

오분류 수

지정된 집합에서 잘못 분류된 관측값의 수를 제공합니다.

오분류 비율

지정된 집합에서 잘못 분류된 관측값의 백분율을 제공합니다.

엔트로피 R²

적합 측도입니다. 값이 클수록 더 나은 적합을 나타냅니다. "엔트로피 R²" 값이 1이면 분류가 완벽하게 예측되었음을 나타냅니다. 예측 확률의 불확도는 판별 모형에서 일반적으로 사용되므로 엔트로피 R² 값은 작은 경향이 있습니다.

자세한 내용은 엔트로피 R²에서 확인하십시오.

참고: 엔트로피 R²이 음수일 수 있습니다.

-2*로그 가능도

모형을 기반으로 훈련 데이터 집합에 있는 관측값의 음의 로그 가능도를 두 배 곱한 값입니다. 값이 작을수록 더 나은 적합을 나타냅니다. 훈련 데이터 집합에만 제공됩니다. 자세한 내용은 선형 모형 적합의 가능도, AICc 및 BIC에서 확인하십시오.

혼동 행렬

범주형 X의 각 수준에 대한 실제값 대 예측값 개수 행렬을 표시합니다. JMP Pro에서 검증을 사용하는 경우 각 관측값 집합에 대해 행렬이 제공됩니다. JMP에서 제외된 행을 사용하는 경우 제외된 행이 검증 데이터 집합으로 간주되고 별도의 검증 행렬이 제공됩니다. 자세한 내용은 JMP 및 JMP Pro에서 검증에서 확인하십시오.

엔트로피 R²

엔트로피 R²은 적합 측도입니다. 이 값은 훈련 데이터 집합에 대해 계산되고, 검증을 사용하는 경우 검증 데이터 집합 및 테스트 데이터 집합에 대해 계산됩니다.

훈련 데이터 집합에 대한 엔트로피 R²

훈련 데이터 집합에 대한 엔트로피 R²은 다음과 같이 계산됩니다.

• 훈련 데이터 집합을 사용하여 판별 모형이 적합됩니다.

• 모형을 기반으로 한 예측 확률을 구합니다.

• 이러한 예측 확률을 사용하여 훈련 데이터 집합의 관측값에 대한 가능도가 계산됩니다. 이를 Likelihood_FullTraining이라고 합니다.

• 훈련 데이터 집합을 사용하여 축소 모형(예측 변수 없음)이 적합됩니다.

• 축소 모형의 X 수준에 대한 예측 확률을 사용하여 훈련 데이터 집합의 관측값에 대한 가능도가 계산됩니다. 이를 Likelihood_ReducedTraining이라고 합니다.

• 훈련 데이터 집합에 대한 엔트로피 R²은 다음과 같습니다.

검증 및 테스트 데이터 집합에 대한 엔트로피 R²

검증 데이터 집합에 대한 엔트로피 R²은 다음과 같이 계산됩니다.

• 훈련 데이터 집합만 사용하여 판별 모형이 적합됩니다.

• 모든 관측값에 대해 훈련 데이터 집합 모형을 기반으로 한 예측 확률을 구합니다.

• 이러한 예측 확률을 사용하여 검증 데이터 집합의 관측값에 대한 가능도가 계산됩니다. 이를 Likelihood_FullValidation이라고 합니다.

• 훈련 데이터 집합만 사용하여 축소 모형(예측 변수 없음)이 적합됩니다.

• 축소 모형의 X 수준에 대한 예측 확률을 사용하여 검증 데이터 집합의 관측값에 대한 가능도가 계산됩니다. 이를 Likelihood_ReducedValidation이라고 합니다.

• 검증 엔트로피 R²은 다음과 같습니다.

테스트 데이터 집합의 엔트로피 R²은 검증 데이터 집합의 엔트로피 R²과 유사한 방식으로 계산됩니다.