# デシジョンツリーパフォーマンスを評価

このセクションでは、デシジョンツリーの結果を評価する方法について説明します。

以下は、テストジョブからのデータを使用する混同行列です。

![](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/8.0/Resources/images/developing_a_machine_learning_routine_with_talend_and_spark_32.png)

モデルは(conversion = no)をtrueかfalseとして予測することを試みます。

* TN = 15
* TP = 446
* FN = 12
* FP = 41
* 精度= (TP+TN)/Total = (15+446)/(446+15+12+41) = .90
* 感度= TP/(TP+FN) = (446)/(446+12) = .97
* 特異度= TN/(TN+FP) = (15)/(15+41) = .27

ツリーモデルをテストした後:

* 90%正確だった(精度)
* 変換に至らなかった人の97％を正確に予測した(感度)
* 変換に至らなかった人の27％を正確に予測した(特異度)