按树汇总

“按树汇总”报表涉及袋内和袋外观测的概念。对于单个树，在抽取用于拟合树的观测的 Bootstrap 样本时是有回放的。即便指定对 100% 的观测抽样，但因为抽样时有回放，所以未使用的观测数的预期比例为 1/e。对于每一棵树，这些未使用的观测都称为袋外观测。拟合树中使用的观测称为袋内观测。

“按树汇总”报表显示每棵树的以下汇总统计量：

拆分

决策树中的拆分数。

排名

以升序排列的树的 OOB 损失的排名。OOB 损失最小的数字树的排名为 1。

OOB 损失

一个测度，用于衡量当应用到“袋外”行时树的总预测误差。较低的值指示较高的预测准确性。

OOB 平均损失

除以 OOB 行数 (OOB 个数) 后的 OOB 损失。

R 方

（仅可用于连续响应。）树的 R 方值。

IB 误差平方和

（仅可用于连续响应。）“袋内”行的误差平方和。

IB 平均误差平方和

（仅可用于连续响应。）“袋内”行的误差平方和除以“袋内”观测数。“袋内”观测数等于训练集中的观测数乘以您在“Bootstrap 森林法规格”窗口中指定的 Bootstrap 抽样率。

OOB 个数

（仅可用于连续响应。）“袋外”行数。

OOB 误差平方和

（仅可用于连续响应。）当树应用到“袋外”行时的误差平方和。

OOB 平均误差平方和

（仅可用于连续响应。）除以 OOB 行数 (OOB 个数) 后的 OOB 误差平方和。

需要更多信息？有问题？从 JMP 用户社区得到解答 (community.jmp.com).