分类矩阵（Analysis Services - 数据挖掘）
“分类矩阵” 通过确定预测值是否与实际值匹配，将模型中的所有事例分为不同的类别。 然后会对每个类别中的所有事例进行计数，并在矩阵中显示总计。 分类矩阵是评估统计模型的标准工具，有时被称为“混淆矩阵” 。
在选择 “分类矩阵” 选项为每个指定的预测状态将实际值与预测值比较时创建的图表。 矩阵的行表示模型的预测值，而列则表示实际值。 分析中使用的类别为 , , “假负”和
分类矩阵是评估预测结果的重要工具，因为它使得结果更易于理解并说明错误预测的影响。 通过查看此矩阵中每个单元的金额和百分比，可以快速查看模型做出准确预测的频率。
本节说明如何创建分类矩阵以及如何解释结果。
理解分类矩阵
考虑作为数据挖掘基础教程的一部分而创建的模型。 [TM_DecisionTree] 模型用于帮助创建目标邮递活动，可利用该模型来预测哪些客户最有可能购买自行车。 为了测试此模型是否有效，您使用一个结果属性值 [Bike Buyer] 已知的数据集。 通常，将使用在创建用于定型模型的挖掘结构时留出的测试数据集。
只有两个可能的结果：是（客户可能购买自行车）和否（客户可能不购买自行车）。 因此，所得的分类矩阵相对比较简单。
解释结果
下表显示 TM_DecisionTree 模型的分类矩阵。 请记住对于这个可预测属性，0 表示“否”，1 表示“是”。
| 预测 | 0（实际） | 1（实际） |
|---|---|---|
| 0 | 362 | 144 |
| 1 | 121 | 373 |
包含值 362 的第一个结果单元格指示值 0 为“ 真正”的次数。 因为 0 指示客户未购买自行车，因此该统计信息指出模型在 362 个事例中对非自行车购买者预测出了正确的值。
直接位于该单元格下方的单元格包含值 121，其指示“ 假正”的数目，或者模型预测出某人会购买自行车而实际上该人却未购买的次数。
包含值 144 的单元格指示值 1 为“ 假正”的次数。 因为 1 表示客户确实购买了自行车，因此该统计信息指出在 144 个事例中，该模型预测出某人不会购买自行车，而实际上却正相反。
最后，包含值 373 的单元格指示目标值 1 为“真正”的次数。 换言之，在 373 个事例中，该模型正确预测出某人会购买自行车。
将对角线上相邻的单元格中的值相加，根据得出的结果可以确定该模型的总体准确性。 一条对角线指示准确预测的总数，另一条对角线指示错误预测的总数。
使用多个可预测值
[Bike Buyer] 事例由于只有两个可能值，因此特别容易解释。 如果可预测属性具有多个可能值，则分类矩阵会针对每个可能的实际值添加一个新列，然后为每个预测值统计匹配的数目。 下表显示有关另一个模型的结果，该模型中有三个可能值（0、1 和 2）。
| 预测 | 0（实际） | 1（实际） | 2（实际值） |
|---|---|---|---|
| 0 | 111 | 3 | 5 |
| 1 | 2 | 123 | 17 |
| 2 | 19 | 0 | 20 |
尽管添加更多的列会使报表看起来更复杂，但如果希望评估做出错误预测的累计成本，则这些附加详细信息会非常有帮助。 若要在对角线上求和或者比较不同行组合的结果，可以单击 “分类矩阵” 选项卡中提供的 “复制” 按钮，然后将该报表粘贴到 Excel 中。 或者，可以使用支持 SQL Server 2005 及更高版本的 Excel 数据挖掘客户端等客户端直接在 Excel 中创建包含计数和百分比的分类报表。 有关详细信息，请参阅 SQL Server Data Mining（SQL Server 数据挖掘）。
分类矩阵的限制
分类矩阵仅可与离散可预测属性结合使用。
尽管在 “挖掘准确性图表” 设计器的 “输入选择” 选项卡上选择模型时可以添加多个模型， “分类矩阵” 选项卡将为每个模型显示单独的矩阵。
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