Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
IBM_SPSS_Statistics_Base.pdf
Скачиваний:
168
Добавлен:
19.05.2015
Размер:
5.37 Mб
Скачать

159

Анализ методом ближайших соседей

Значения ошибок при отборе показателей

Рисунок 20-19

Отбор показателей

Каждая точка на этой диаграмме по оси y показывает ошибку (либо долю ошибок, либо ошибку в виде суммы квадратов, в зависимости от шкалы измерений целевой переменной) для модели с показателем, указанным на оси x (и всеми показателями, указанными левее по оси x). Эта диаграмма доступна, если заданы целевая переменная и отбор показателей.

160

Глава 20

Значения ошибок при выборе k

Рисунок 20-20

Выбор k

Каждая точка на этой диаграмме по оси y показывает ошибку (либо долю ошибок, либо ошибку в виде суммы квадратов, в зависимости от шкалы измерений целевой переменной) для модели с числом ближайших соседей (k), указанным на оси x. Эта диаграмма доступна, если заданы целевая переменная и выбор k.

161

Анализ методом ближайших соседей

Значения ошибок при отборе показателей и выборе k

Рисунок 20-21

Отбор показателей и выбор k

Эта диаграмма представляет собой диаграмму значений ошибок при отборе показателей (см. раздел Значения ошибок при отборе показателей на стр. 159), разбитую на панели по k. Эта диаграмма доступна, если заданы целевая переменная, а также отбор показателей и выбор k.

Таблица классификации

Рисунок 20-22

Таблица классификации

162

Глава 20

В этой таблице выводится перекрестная классификация наблюденных и предсказанных значений целевой переменной по группам. Она доступна, если задана категориальная целевая переменная.

Строка Пропущенные в контрольной группе содержит число наблюдений из этой группы с пропущенными значениями целевой переменной. Для контрольной выборки эти наблюдения дают вклад в общий процент, но не в процент правильно классифицированных наблюдений.

Сводка ошибок

Рисунок 20-23

Сводка ошибок

Эта таблица доступна при наличии целевой переменной. В ней выводится ошибка модели: сумма квадратов для непрерывной целевой переменной и процент ошибок (100% − общий процент правильно классифицированных наблюдений) для категориальной целевой переменной.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]