วิธีสร้างเมทริกซ์ความสับสนใน excel

การถดถอยแบบโลจิสติก เป็นการถดถอยประเภทหนึ่งที่เราสามารถใช้ได้เมื่อตัวแปรตอบสนองเป็นไบนารี

วิธีทั่วไปในการประเมินคุณภาพของแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกคือการสร้าง เมทริกซ์ความสับสน ซึ่งเป็นตาราง 2 × 2 ที่แสดงค่าที่คาดการณ์ของแบบจำลองเทียบกับค่าจริงของชุดข้อมูลทดสอบ

ตัวอย่างทีละขั้นตอนต่อไปนี้แสดงวิธีการสร้างเมทริกซ์ความสับสนใน Excel

ขั้นตอนที่ 1: ป้อนข้อมูล

ขั้นแรก ให้ป้อนคอลัมน์ของค่าจริงสำหรับตัวแปรตอบสนองพร้อมกับค่าที่ทำนายโดยแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก:

ขั้นตอนที่ 2: สร้างเมทริกซ์ความสับสน

ต่อไป เราจะใช้สูตร COUNTIFS() เพื่อนับจำนวนค่าที่เป็น “0” ในคอลัมน์ Actual และ “0” ในคอลัมน์ที่คาดการณ์ด้วย:

เราจะใช้สูตรที่คล้ายกันเพื่อเติมเซลล์อื่นๆ ทั้งหมดในเมทริกซ์ความสับสน:

ขั้นตอนที่ 3: คำนวณความแม่นยำ ความแม่นยำ และการเรียกคืน

เมื่อเราสร้างเมทริกซ์ความสับสนแล้ว เราก็จะสามารถคำนวณเมตริกต่อไปนี้ได้

• ความแม่นยำ : เปอร์เซ็นต์ของการทำนายที่ถูกต้อง
• ความแม่นยำ : แก้ไขการคาดการณ์เชิงบวกโดยสัมพันธ์กับการคาดการณ์เชิงบวกทั้งหมด
• คำเตือน : การแก้ไขการคาดการณ์เชิงบวกเทียบกับผลบวกจริงทั้งหมด

สูตรต่อไปนี้แสดงวิธีคำนวณการวัดแต่ละรายการใน Excel:

ยิ่งมีความแม่นยำมากเท่าใด โมเดลก็ยิ่งสามารถจำแนกประเภทการสังเกตได้อย่างถูกต้องมากขึ้นเท่านั้น

ในตัวอย่างนี้ แบบจำลองของเรามีความแม่นยำ 0.7 ซึ่งบอกเราว่าจำแนก 70% ของการสังเกตได้อย่างถูกต้อง

หากเราต้องการ เราสามารถเปรียบเทียบความแม่นยำนี้กับแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกอื่นๆ เพื่อพิจารณาว่าแบบจำลองใดดีที่สุดในการจัดประเภทการสังเกตเป็นหมวดหมู่ 0 หรือ 1

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการถดถอยโลจิสติก
การถดถอยโลจิสติก 3 ประเภท
การถดถอยโลจิสติกเทียบกับการถดถอยเชิงเส้น