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发布日期: 11/15/2021

Image shown here“模型比较”平台选项

Image shown here连续和分类响应

模型平均

生成一个新列,包含预测值(针对连续响应)或预测概率(针对分类响应)的算术均值。

Image shown here连续响应

标绘“预测值-实际值”图

显示“预测值-实际值”散点图。不同模型的图叠加在一起。

标绘“行号-残差”图

显示“行号-残差”图。不同模型的图叠加在一起。

刻画器

根据数据中的预测公式列为每个响应显示一个刻画器。刻画器中每行分别显示一个用于比较的模型。

Image shown here分类响应

ROC 曲线

显示针对响应变量的每个水平的 ROC 曲线。不同模型的曲线叠加在一起。

AUC 比较

提供每个模型的 ROC 曲线下面积 (AUC) 的比较。曲线下面积是拟合优度的指标,其中 1 表示完美拟合。

该报表包含以下信息:

每个 AUC 的标准误差和置信区间

每对 AUC 之间的差值的标准误差、置信区间和假设检验

检验所有 AUC 是否相等的总体假设检验

提升曲线

显示针对响应变量的每个水平的提升曲线。不同模型的曲线叠加在一起。

累积增益曲线

显示针对响应变量的每个水平的累积增益曲线。累积增益曲线是显示模型标识的响应水平比例与所有响应比例的图。完美模型的累积增益曲线的响应水平总比例为 1.0。不同模型的曲线叠加在一起。

混淆矩阵

显示每个模型的混淆矩阵。混淆矩阵是实际响应和预测响应的双向分类。显示计数和比率混淆矩阵。该平台会为“分组”变量的每个水平分别生成混淆矩阵。

若响应具有“收益矩阵”列属性,则混淆矩阵右侧会显示“决策计数-实际值”矩阵和“决策率-实际值”矩阵。有关这些矩阵的详细信息,请参见分割的更多示例

刻画器

根据数据中的预测公式列为每个响应显示一个刻画器。刻画器中每行分别显示一个用于比较的模型。

决策阈值

(仅可用于二值分类响应。)显示或隐藏用于训练、验证和测试集(若指定)的“决策阈值”报表。每个报表包含每个模型的拟合概率分布图、每个模型的混淆矩阵以及用于比较模型拟合的分类图。请参见“决策阈值”报表

相关信息

ROC 曲线

提升曲线

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