Makine Öğrenimi Modellerinde Doğruluğu Anlamak

Doğruluk, bir modelin tahminlerinin gerçek değerlerle ne kadar yakından eşleştiğini ifade eder. Tahmin edilen çıktı ile gerçek çıktı arasındaki farkın ölçüsüdür. Başka bir deyişle, modelin belirli bir girdi için doğru çıktıyı ne kadar iyi tahmin edebildiğini ölçer.

Doğruluğu ölçmenin birkaç yolu vardır; bunlar arasında:

1. Ortalama Mutlak Hata (MAE): Bu, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki ortalama farkı ölçer. Daha düşük değerler daha yüksek doğruluğu gösterir.
2. Ortalama Karesel Hata (MSE): Bu, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki karesel farkların ortalamasını ölçer. Daha düşük değerler daha yüksek doğruluğu gösterir.
3. Ortalama Karekök Hata (RMSE): Bu, MSE'ye benzer, ancak MSE'nin karekökü olarak hesaplanır. Daha düşük değerler daha yüksek doğruluğu gösterir.
4. Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (MAPE): Bu, tahmin edilen ve gerçek değerler arasındaki ortalama mutlak farkı, gerçek değerin yüzdesi olarak ölçer. Daha düşük değerler daha yüksek doğruluğu gösterir.
5. R-kare: Bu, bağımsız değişken(ler) tarafından açıklanan bağımlı değişkendeki değişimin oranını ölçer. Daha yüksek değerler modelin verilere daha iyi uyum sağladığını gösterir.
6. F1 Puanı: Bu, kesinlik ve hatırlama arasındaki dengenin bir ölçüsüdür. Hassasiyet ve geri çağırmanın harmonik ortalamasıdır ve 0 (en kötü) ila 1 (en iyi) arasında değişir.
7. Kesinlik: Bu, tüm olumlu tahminler arasında gerçek pozitiflerin oranını ölçer. Daha yüksek değerler, olumlu ve olumsuz durumları ayırt etme yeteneğinin daha iyi olduğunu gösterir.
8. Hatırlayın: Bu, tüm gerçek pozitif vakalar arasındaki gerçek pozitiflerin oranını ölçer. Daha yüksek değerler, tüm pozitif vakaları tespit etmede daha iyi bir yeteneği gösterir.