모형 비교 보고서
초기 "모형 비교" 보고서에는 "예측 변수" 보고서와 "적합 측도" 보고서가 포함되어 있습니다. "예측 변수" 보고서에는 모든 반응 및 각 반응에 대해 비교되는 모든 모형이 표시됩니다. 예측 변수 열을 생성한 적합 플랫폼도 나열됩니다. "적합 측도" 보고서에는 각 모형에 대한 적합 측도가 표시됩니다. 연속형 반응과 범주형 반응의 열은 서로 다릅니다.
연속형 반응에 대한 적합 측도
R²
R² 통계량입니다. 결측값이 없는 데이터 테이블에서는 "모형 비교" 보고서의 R² 통계량이 원래 모형과 일치합니다. 그러나 결측값이 있으면 R² 통계량이 다릅니다.
RASE
평균 제곱 예측 오차의 제곱근입니다. 이 값은 다음과 같이 계산됩니다.
– 예측 오차(실제 반응과 예측 반응의 차이)를 제곱하고 합하여 SSE를 구합니다.
– 관측값 수를 n으로 나타냅니다.
– RASE는 다음과 같습니다.
RASE = 
AAE
평균 절대 오차입니다.
빈도
각 행의 빈도 수를 포함하는 열입니다.
범주형 반응에 대한 적합 측도
엔트로피 R²
1에서 적합 모형과 상수 확률 모형의 음의 로그 가능도 비율을 뺀 값입니다. 값 범위는 0에서 1 사이입니다.
일반화 R²
일반 회귀 모형에 적용할 수 있는 측도입니다. 이 값은 가능도 함수 L을 기반으로 하며 최대값이 1이 되도록 척도화됩니다. 값이 1이면 완벽한 모형을 나타내고 0이면 상수 모형과 같음을 나타냅니다. 일반화 R² 측도는 표준 최소 제곱 설정 시 연속형 정규 반응에 대한 기존 R²으로 단순화됩니다. 일반화 R²을 Nagelkerke 또는 Craig와 Uhler R2이라고도 하는데, 이는 Cox-Snell 유사 R2을 정규화한 것입니다. 자세한 내용은 Nagelkerke 연구 자료(1991)에서 확인하십시오.
평균 -Log p
-Log(p)의 평균입니다. 여기서 p는 발생한 사건과 연관된 적합 확률입니다.
RASE
제곱근 평균 제곱 예측 오차입니다. 범주형 반응의 경우 차이는 1에서 p(실제로 발생한 반응 수준의 적합 확률) 사이입니다.
평균 절대 편차
반응과 예측 반응 사이의 차이에 대한 절대값의 평균입니다. 범주형 반응의 경우 차이는 1에서 p(실제로 발생한 반응 수준의 적합 확률) 사이입니다.
오분류 비율
적합 확률이 가장 높은 반응 범주가 관측된 범주가 아닌 비율입니다.
N
관측값 수입니다.
훈련 및 검증 적합 측도에서는 범주형 반응의 적합 측도에 대한 자세한 정보를 제공합니다.