デシジョンツリーパフォーマンスを評価 - Cloud - 8.0

Machine Learning

Version
Cloud
8.0
Language
日本語 (日本)
Product
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Real-Time Big Data Platform
Module
Talend Studio
Content
ジョブデザインと開発 > サードパーティーシステム > 機械学習コンポーネント
データガバナンス > サードパーティーシステム > 機械学習コンポーネント
データクオリティとプレパレーション > サードパーティーシステム > 機械学習コンポーネント
このセクションでは、デシジョンツリーの結果を評価する方法について説明します。

以下は、テストジョブからのデータを使用する混同行列です。

モデルは(conversion = no)をtrueかfalseとして予測することを試みます。

  • TN = 15
  • TP = 446
  • FN = 12
  • FP = 41
  • 精度= (TP+TN)/Total = (15+446)/(446+15+12+41) = .90
  • 感度= TP/(TP+FN) = (446)/(446+12) = .97
  • 特異度= TN/(TN+FP) = (15)/(15+41) = .27

ツリーモデルをテストした後:

  • 90%正確だった(精度)
  • 変換に至らなかった人の97%を正確に予測した(感度)
  • 変換に至らなかった人の27%を正確に予測した(特異度)