「モデルの比較」レポート
「モデルの比較」レポートには、次の情報が表示されます。
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該当するモデルの「サポートベクトルマシン モデル」レポートを表示するかどうかを示すチェックボックス。
方法
モデル番号。
カーネル関数
該当するモデルのカーネル関数。
コスト
該当するモデルのコストパラメータの値。
ガンマ
該当するモデルのガンマパラメータの値。カーネル関数が線形関数である場合、この値は欠測値です。
サポートベクトルの個数
該当するモデルで使われているサポートベクトルの個数。
学習 誤分類率
（応答変数がカテゴリカルの場合にのみ表示されます。）学習セットにおける誤分類率。この誤分類率は、あてはめられたモデルによる分類から計算されます。
検証 誤分類率
（応答変数がカテゴリカルで、検証が使用される場合にのみ表示されます。）検証セットにおける誤分類率。この誤分類率は、あてはめたサポートベクトルマシンによる分類のものです。
テスト 誤分類率
（応答変数がカテゴリカルで、検証列を使用してテストセットが指定された場合にのみ表示されます。）テストセットにおける誤分類率。この誤分類率は、あてはめられたモデルによる分類から計算されます。
学習 RASE
（応答変数が連続尺度の場合にのみ表示されます。）学習セットにおける平均2乗誤差の平方根（Root Average Squared Error）。RASEを参照してください。
検証 RASE
（応答変数が連続尺度で、検証が使用される場合にのみ表示されます。）検証セットにおける平均2乗誤差の平方根（Root Average Squared Error）。RASEを参照してください。
テスト RASE
（応答変数が連続尺度で、検証列を使用してテストセットが指定された場合にのみ表示されます。）テストセットにおける平均2乗誤差の平方根（Root Average Squared Error）。RASEを参照してください。
検証 一般化R2乗
（検証セットが使用された場合にのみ表示されます。）検証セットにおける一般化R2乗値。あてはめの詳細を参照してください。
確率の閾値
（応答変数が2値で、検証セットが使用された場合にのみ表示されます。）確率に対する閾値。この閾値のデフォルト値は、あてはめたサポートベクトルマシンによる分類に基づき決められます。予測確率がこの閾値を上回るものが、イベントを示す水準の方に分類されます。
ヒント: この値は、「混同行列」レポートの「確率に対する閾値の設定」を使用して変更できます。混同行列を参照してください。
検証 条件付き誤分類率
（応答変数が2値で、検証セットが使用された場合にのみ表示されます。）検証セットにおける誤分類率。ただし、ここでの分類は、あてはめたサポートベクトルマシンからデータ行ごとに確率を求め、その確率に対する閾値に基づいて行われています。
最適
誤分類率が最も小さいモデルにラベルが付けられます。テストセットを使わずに検証セットが使われた場合、「検証 誤分類率」が最も小さいモデルにラベルが付けられます。テストセットも検証セットも使用された場合、「テスト 誤分類率」が最も小さいモデルにラベルが付けられます。
モデル比較プロット
パラメータ値のグリッドに基づいて、検証セットのモデル性能の等高線図を表示します。このレポートは、「モデルの設定」パネルで［調整計画］が指定された場合にのみ使用できます。