検証セットでのモデル要約
「ブートストラップ森」プラットフォームの「検証セットでのモデル要約」レポートには、あてはめられたすべてのモデルに対するあてはめの統計量が表示されます。このレポートは、「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のみ表示されます。Figure 5.10および「複数のあてはめ」パネルを参照してください。
設定
「ブートストラップ森」プラットフォームの「設定」レポートには、モデルのあてはめに使用された設定が表示されます。
全体の統計量
「ブートストラップ森」プラットフォームの「全体の統計量」レポートには、学習セットの適合度統計量が表示されます（検証セットやテストセットを指定した場合、それらの適合度等計量も表示されます）。表示される結果の内容は応答変数の尺度によって異なります。
たとえば、「ブートストラップの森の指定」ウィンドウの［項数に対する複数のあてはめ］オプションを使用して、複数のモデルをあてはめたとしましょう。その場合、「全体の統計量」に結果が表示されるのは、応答変数がカテゴリカルな場合には、検証セットの「エントロピーR2乗」値が最大になっているモデルです。一方、応答変数が連続尺度の場合には、検証セットの「R2乗」値が最大になっているモデルです。
カテゴリカルな応答変数
「指標」レポート
学習セットに対して以下の統計量が表示されます（検証セットやテストセットが指定された場合には、それらに対しても同じ統計量が表示されます）。
メモ: ［エントロピーR2乗］と［一般化R2乗］は、1に近いほど適合度が良いことを示します。［平均 -Log p］・［RASE］・［平均 絶対偏差］・［誤分類率］は、値が小さいほど、適合度が良いことを示します。
エントロピーR2乗
適合度の指標で、現在のモデルと切片だけのモデル（データ全体で確率が一定のモデル）の対数尤度を比較したものです。この指標の範囲は0～1です。エントロピーR2乗を参照してください。
一般化R2乗
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。
平均 -Log p
-log(p)の平均。pは、実際に生じた応答水準に対する予測確率です。
RASE
平均平方誤差の平方根（Root Average Squared Error）。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。
平均 絶対偏差
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。
誤分類率
予測確率が最も大きい応答の水準が、観測された水準と一致しない割合。
N
測定値の個数。
「混同行列」レポート
（応答がカテゴリカルな場合にのみ使用可能。）学習セットにおける分類結果の度数が表示されます。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。「混同行列」レポートには、混同行列と混同率行列が含まれます。混同行列は、応答変数の実測値と予測値を2元度数表にまとめたものです。混同率行列は、混同行列の度数を行合計で割ったものです。
決定行列
（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損失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」プラットフォームの別例を参照してください。
連続尺度の応答変数
「個々のツリー」レポート
「バッグ内」と「バッグ外」のデータから求められたRASE（平均平方誤差の平方根; Root Average Squared Error）が表示されます。全体のRASEは、すべてのツリーにおけるASE（平均平方誤差; Average Squared Erorr）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。
各ツリーのバッグ外RASE（OOB RASE）は、誤差平方和をバッグ外の標本サイズ（観測数）で割って、その平方根をとったものです。「ツリーごとの要約」レポートの「OOB SSE/N」で表示されている値は、バッグ外RASEを2乗した値になっています。
「R2乗」レポートと「RASE」レポート
学習セットに対して、R2乗・平均平方誤差平方根（RASE）・標本サイズ（観測数）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。