Ich versuche eine Auswertung mittels eines Entscheidungsbaum zu starten. Mein Modell trainiere ich mittels einer Kreuzvalidierung (Kfold 10). Nun habe ich mir, nachdem ich mein Modell berechnet habe und 10 Auswertungen (Bestimmtheitsmaß) bekommen habe, einen Mittelwert, der 10 Auswertungen ausgeben lassen Dies ergab (ca. 94%). Was auf den ersten Blick ja auch nicht schlecht ist.
Es stellt sich mir jetzt aber die Frage, ist es sinnvoll noch nachträglich eine Confusion Matrix ausgeben zu lassen, um im einzelnen die Genauigkeit meiner gesuchten Variable Y, (Empfehlung Nein =0; Empfehlung Ja = 1) anzeigen zu lassen, oder gibt es da wesentlich bessere Metrikberechnungen die ich nutzen könnte, um die Genauigkeit meines Modells zu beurteilen?
Auch stellt sich mir die Frage kann man dies überhaupt übersichtlich in einer Confusion Matrix anzeigen lassen, da ich ja erstmal 10 Auswertungen habe? --> (Y-Variable = 2)
Bin neu in dem Bereich aber motiviert.
Vielen Dank schon mal vorab.
LG
Luke