Сводка
Переменные, которые отдает порт Сводка, представлены в таблице:
| Переменная (Метка) | Описание |
|---|---|
| Всего примеров | Общее число примеров, поданных на вход модели |
| Всего отобранных примеров | Число примеров, используемое в модели |
| Примеров в обучающем множестве | Число примеров, на котором обучается модель |
| Среднеквадратическая ошибка на обучающем множестве | Ошибка обучения, показывающая точность настройки модели на обучающем множестве |
| Процент ошибок классификации на обучающем множестве | Процент неправильного отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из заранее известных классов |
| Средняя перекрестная энтропия на обучающем множестве | Количественная оценка разницы между двумя распределениями вероятностей |
| Порог отсечения при обучении модели | Расчетное значение уравнения регрессии (изменяется от 0 до 1) |
| -2 Логарифма функции правдоподобия | Функция, которая определяет вероятность появления значений параметров регрессионной модели для заданного значения независимой переменной x |
| Коэффициент детерминации | Коэффициент детерминации МакФаддена определяется на основе логарифма функции правдоподобия и применяется для оценки степени соответствия модели регрессии реальным данным (изменяется от 0 до 1) |
| Скорректированный коэффициент детерминации | Коэффициент детерминации МакФаддена скорректированный. Используется для сравнения моделей с различным числом факторов (изменяется от 0 до 1). |
| Хи-квадрат | Статистика отношения правдоподобия |
| Число степеней свободы модели | Число независимо варьируемых переменных модели |
| Информационный критерий Акаике | Критерий используется для сравнения моделей с разным числом параметров, когда требуется выбрать наилучший набор объясняющих переменных |
| Информационный критерий Акаике скорректированный | Модифицированный критерий Акаике, применяемый для выборок малого размера, когда отношение числа содержащихся в ней примеров к числу параметров модели меньше 40 |
| Информационный критерий Байеса | Критерий основан на использовании функции правдоподобия и тесно связан с информационным критерием Акаике |
| Информационный критерий Ханнана-Куинна | Критерий основан на использовании функции правдоподобия и является альтернативой критериям Акаике и Байеса |
| P-значение модели | Оценка значимости модели. Чем меньше P-значение, тем меньше вероятность нулевой гипотезы о том, что нет статистически значимой связи между зависимой и независимыми переменными. Вычисляется по статистике отношения правдоподобия. |