検証セットでのモデル要約（「ブートストラップの森の指定」ウィンドウで［項数に対する複数のあてはめ］オプションを選択した場合に表示されます。）各モデルの適合度統計量が表示されます。カテゴリカルな応答変数に対する「ブートストラップ森」レポートおよび第 “「複数のあてはめ」パネル”を参照してください。
設定
全体の統計量
カテゴリカルな応答変数この指標は、一般的な回帰モデルに適用できるものです。一般化R2乗は、尤度Lから算出され、最大が1となるように尺度化されています。完全にモデルがデータにあてはまっている場合は1、切片だけのモデルと同等なあてはまりの場合には0になります。一般化R2乗は、通常のR2乗（正規分布に従う連続尺度の応答変数に対する標準最小2乗法のR2乗）を一般化したものです。この一般化R2乗は、「NagelkerkeのR2」、または「Craig and UhlerのR2」とも呼ばれており、Cox and Snellの疑似R2を最大が1になるように尺度化したものです。詳細は、Nagelkerke（1991）を参照してください。
誤差の標準偏差（Root Mean Square Error; 誤差平方和を自由度で割ったものの平方根）。誤差は(1-p)で計算されます。ここで、pは、実際に生じた応答水準に対する予測確率です。
誤差の絶対値の平均。誤差は(1-p)で計算されます。ここで、pは、実際に生じた応答水準に対する予測確率です。
（応答がカテゴリカルであり、かつ応答変数の列に「利益行列」列プロパティがあるか、または［利益行列の指定］オプションを使用して利益を指定した場合にのみ表示されます。）学習セットに対する「決定行列 度数」と「決定行列 割合」が表示されます。検証セットやテストセットが指定された場合には、それらに対する結果も表示されます。「パーティション」章の「パーティションの別例」（94ページ）を参照してください。
連続尺度の応答変数「バッグ内」と「バッグ外」のデータから求められたRMSEが表示されます。全体のRMSEは、すべてのツリーにおけるMSEの平均を求め、その平方根をとったものです。ツリーの作成に使われた学習セットは「バッグ内」（IB; In-Bag）、 ツリーの作成に使われなかった学習セットは「バッグ外」（OOB; Out-Of-Bag）と呼ばれます。