Doğru Metrik Seçimi


Makine Öğrenmesi alanında kullanabileceğimiz birçok metrikten bahsetmiştik. Bunlarla ilgili daha fazla bilgiye aşağıdan ulaşabilirsiniz. MSE, RMSE, MAE, MAPE ve Diğer Metrikler Çapraz Doğrulama (Cross Validation) Tahminlerin Kalitesini Ölçmek Kısaca bu metriklerin ne işe yaradığından bahsettikten sonra, bu metriklerin hangi problem için uygun olacağı üzerinde duracağız. Bir makine öğrenme algoritmasını verilerimize uyguladıktan sonraki adım, modelin  veriye ne kadar uygun olduğunu bulmaktır.  Farklı makine öğrenmesi algoritmalarını değerlendirmek … Okumaya devam et Doğru Metrik Seçimi

Karışıklık Matrisi (Confusion Matrix)


Karışıklık Matrisi Bir karışıklık matrisi, gerçek değerlerin bilinmekte olduğu bir dizi test verisi üzerinde, bir sınıflandırma modelinin performansını tanımlamak için sıklıkla kullanılan bir tablodur.  Örnek bir karışıklık matrisi aşağıda verilmiştir. Karışıklık matrisini anlamak kolaydır, ancak terminolojisi kafa karıştırıcı olabilir. İkili sınıflandırıcı için örnek bir karışıklık matrisiyle başlayalım ancak birden fazla sınıfın olması durumunda tablo kolayca genişletilebilir: İkili sınıflandırıcı için örnek karışıklık matrisi aşağıdaki gibi verilmiş … Okumaya devam et Karışıklık Matrisi (Confusion Matrix)

Doğruluk Ölçümü (Accuracy Measure)


  Doğruluk (Accuracy): Bir fiziksel özelliğin ölçümü ile özelliğin gerçek değeri arasındaki farktır. Kesinlik veya Hassasiyet (Precision): Bir ölçme aletinin aynı bir fiziksel büyüklüğe ait tekrarlanan çeşitli ölçümler esnasında aynı değeri verebilme özelliğidir. Doğruluk, Hassasiyet, Hata Nedir? Doğruluk Ölçümü Bir sınıflandırıcının doğruluğu herhangi bir grupta ölçülebilir: eğitim, değerlendirme ve test. Bu setlerden herhangi biri Z olsun ve Z’deki örneklerin sayısı da N olsun. Acc (doğruluk), sınıfların Z … Okumaya devam et Doğruluk Ölçümü (Accuracy Measure)

Doğruluk, Hassasiyet, Hata (Accuracy, Precision, Error)


Hassasiyet, tekrarlanabilirliği ifade ederken,  doğruluk ölçülen değerin gerçek değere ne kadar yakın olduğunu gösterir. Doğruluk ve Kesinlik(Hassasiyet) Doğruluk, bir ölçümün o ölçüm için doğru değere ne kadar yakın olduğudır. Bir ölçüm sisteminin hassasiyeti, tekrarlanan ölçümler arasında ölçümlerin birbirine ne kadar yakın olduğunu ifade eder (aynı koşullar altında tekrarlanma). Ölçümler hem doğru hem kesin, doğru ama kesin değil, kesin ama doğru değil, ya da hiçbiri olmayabilir … Okumaya devam et Doğruluk, Hassasiyet, Hata (Accuracy, Precision, Error)