予測精度

分析結果からモデルの予測精度を確認できます。

「予測力の評価」は「とてもクリア」「クリア」「曖昧」「とても曖昧」の4段階で評価されます。
エキスパートモードで表示される「予測モデル全体のp値」にもとづいて表示され、
p値が0.01未満で「とてもクリア」、
0.01以上0.05未満で「クリア」、
0.05以上0.10未満で「曖昧」、
0.10以上で「とても曖昧」が表示されます。

エキスパートモードで詳細情報が表示

予測精度は交差検証により計算しています．データを無作為にk個に分割し，そのうちの1つを検証用データ，それ以外のk-1個を推論用データとして，予測精度を計算する作業をk回繰り返します．dataDiverではkの値を解析単位の件数により決定します．

下記の値を確認することができます。

アウトカムが数値型の場合の評価指標
・予測対象の平均値
・平均絶対誤差(MAE)：平均して予測がxずれていると解釈可
・平均平方二乗誤差(RMSE)：予測が大きく外れる対象があると値が大きくなる傾向
・負の最大誤差：「予測値-実測値」の最小値
・誤差の5%点：「予測値-実測値」の5%分位点
・誤差の95%点：「予測値-実測値」の95%分位点
・正の最大誤差：「予測値-実測値」の最大値
・自由度調整済み決定係数：1に近いほどモデルのあてはまりが良いことを表す指標

アウトカムが分類型の場合の評価指標
・予測対象の構成割合
・全体の適中率：予測の正解率
・感度：実際に該当する対象のうち，該当すると予測した対象の割合
・特異度：実際に該当しない対象のうち，該当しないと予測した対象の割合
・陽性適中率：該当すると予測した対象のうち，実際に該当した対象の割合
・陰性適中率：該当しないと予測した対象のうち，実際に該当しなかった対象の割合