Excel で混同行列を作成する方法

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に使用できる回帰の一種です。

ロジスティック回帰モデルの品質を評価する一般的な方法は、混同行列を作成することです。これは、モデルの予測値とテスト データセットの実際の値を示す 2 × 2 の表です。

次の段階的な例は、Excel で混同行列を作成する方法を示しています。

ステップ 1: データを入力する

まず、応答変数の実際の値とロジスティック回帰モデルによって予測された値の列を入力しましょう。

ステップ 2: 混同行列を作成する

次に、 COUNTIFS()式を使用して、実際の列が「0」であり、予測列も「0」である値の数を数えます。

同様の数式を使用して、混同行列の他のすべてのセルを埋めます。

ステップ 3: 精度、精度、再現率を計算する

混同行列を作成したら、次の指標を計算できます。

• 精度: 正しい予測の割合
• 精度: 陽性予測の合計に対する正しい陽性予測
• リマインダー: 実際の陽性合計に対する陽性予測の修正

次の数式は、Excel でこれらの各測定値を計算する方法を示しています。

精度が高いほど、モデルは観測値をより正確に分類できます。

この例では、モデルの精度は0.7で、観測値の 70% が正しく分類されたことがわかります。

必要に応じて、この精度を他のロジスティック回帰モデルの精度と比較して、観測値を 0 または 1 のカテゴリに分類するのにどのモデルが最も優れているかを判断できます。

追加リソース

ロジスティック回帰の概要
3 種類のロジスティック回帰
ロジスティック回帰と線形回帰