деревья и качество модели

[alexwin1961]

сегодня впервые попробовал использовать классификационные деревья для непрерывной зависимой переменной. Неожиданно оказалось, что при этом метод не выводит таблицу классификации, поэтому оценить качество работы модели студенты не смогут. Хорошо, но ведь предсказанное значение можно сохранить в массиве? Можно. Значит, коррелируем предсказанное

Comments

деревья и качество моделей

[andreybova]

Кроме коэффициента корреляции, для оценки качества прогнозирования дополнительно можно рассчитать: среднеквадратичную ошибку (Mean square error), среднюю абсолютную ошибку (Mean absolute error), среднюю относительную абсолютную ошибку (Mean Relative Absolute Error), среднеквадратичную относительную ошибку (Mean relative squared error).

Альтернативный способ оценки качества классификационных регрессионных моделей.
AnswerTree 2.0 User’s Guide С. 135

Re: деревья и качество моделей

[alexwin1961]

удивляет, что все это предлагается расчитывать вручную. Почему бы не включить все эти показатели в автоматическую распечатку?