「モデルの比較」プラットフォームのオプション

連続尺度とカテゴリカルに共通のオプション

モデル平均化

応答変数が連続尺度である場合には、複数のモデルの予測値を平均したものを含んだ列を作成します。応答変数がカテゴリカルな尺度の場合には、複数のモデルの予測確率を平均したものを含んだ列を作成します。

連続尺度の応答変数に対するオプション

予測値と実測値のプロット

予測値と実測値の散布図を表示します。複数のモデルの結果が、重ね合わされてプロットされます。

行番号と残差のプロット

行番号と残差のプロットを表示します。複数のモデルの結果が、重ね合わされてプロットされます。

プロファイル

予測式のプロファイルを表示します。プロファイルはモデルごとに表示されます。

カテゴリカルな応答変数に対するオプション

ROC曲線

応答変数の各水準に対するROC曲線を表示します。複数のモデルにおけるROC曲線が、重ね合わされてプロットされます。

AUCの比較

各モデルのAUCを比較します。ここでのAUC（Area Under Curver; 曲線下面積）は、ROC曲線より下側の領域の面積を指します。AUCは、そのモデルの適合度を表します。AUCが1なら、あてはまりが完全なことを意味します。

レポートには次の情報も表示されます。

– 各AUCの標準誤差と信頼区間

– AUCのペアごとの比較。差、および、その標準誤差、信頼区間、仮説検定

– 「すべてのAUCが等しい」という帰無仮説に対する全体的な仮説検定

リフトチャート

応答変数の水準ごとに、リフト曲線を表示します。複数のモデルにおける曲線が、重ね合わされてプロットされます。

累積ゲイン曲線

応答変数の水準ごとに、累積ゲイン曲線を表示します。累積ゲイン曲線は、予測確率でデータを降順に並び替えて、すべてのデータでの割合をX軸に、該当の応答水準での割合をY軸にプロットしたものです。予測が完璧なモデルでは、累積ゲイン曲線は、X軸の値がデータ全体における応答水準の割合になった時点で、Y軸の値が1.0に達します。複数のモデルにおける曲線が、重ね合わされてプロットされます。

混同行列

各モデルの混同行列を表示します。混同行列は、応答の実測値と予測値を2元度数表にまとめたものです。度数と割合の混同行列が表示されます。グループ変数の水準ごとに個別に混同行列が作成されます。

応答に「利益行列」の列プロパティが割り当てられている場合は、混同行列の右側に「決定行列度数」と「決定行列割合」の行列が表示されます。これらの行列の詳細については、パーティションの別例を参照してください。

プロファイル

予測式のプロファイルを表示します。プロファイルはモデルごとに表示されます。

分類の閾値

（2値のカテゴリカルな応答変数でのみ使用可能。）学習セット・検証セット・テストセットに対する「分類の閾値」レポートの表示／非表示を切り替えます。このレポートには、モデルの適合度を比較できるように、各モデルに対して、予測確率の分布を示すグラフ、混同行列、および、分類グラフが含まれています。「分類の閾値」レポートを参照してください。