Orange3实战教程：评估---置换分析图

置换分析图

检查输入学习器的有效性及过拟合程度。

输入项

• 数据：输入数据集
• 学习器：学习算法

步骤说明

1. 选择置换次数：对目标变量进行随机置换，并将学习器拟合到每个置换后的数据集。
2. 获取模型性能信息：输出模型评估结果。
3. 辅助功能：查看帮助、保存图表、生成报告、设置图表属性。
4. 观察输入项：检查输入数据的大小和类型。

图表解读
置换分析图的横轴显示置换后目标变量与原始目标变量的斯皮尔曼等级相关系数，纵轴显示模型评分（回归任务使用R²，分类任务使用AUC）。图中包含两组点：

• 训练数据上的评估结果
• 交叉验证上的评估结果

每组点均拟合一条回归线，其截距用于衡量过拟合程度。截距越大，表明模型过拟合风险越高。