Detalles de Random Forest Classification: Multinomial

La pantalla Detalle de modelo incluye la siguiente información para modelos multinomiales Random Forest Classification:

Métricas

Proporciona datos de capacitación, prueba y N subconjuntos para lo siguiente:
  • Error cuadrático medio (MSE)
  • Error cuadrático medio de raíz (RMSE)
  • Número de observaciones
  • R-cuadrado (R2)
  • Logloss
  • Error medio por clase

Matriz de confusión

Ilustra el rendimiento de un modelo en un conjunto de datos de capacitación, prueba y N subconjuntos para los que se conocen los valores verdaderos.

Importancias variables

Proporciona valores de importancia para cada variable usando las siguientes métricas:
  • Importancia relativa
  • Importancia escalada
  • Porcentaje
Además, grafica las 25 variables principales en el modelo.