Statistiksel Anlamda Doğruluk Oranı
Statistiksel Anlamda Doğruluk Oranı Nedir ve Nasıl Hesaplanır?
Sık Sorulan Sorular
Hayır, doğruluk oranı toplam tahmin sayısına bağlıdır. Bu nedenle, dengesiz veri setlerinde yanıltıcı olabilir.
Modelin performansını artırmak için daha fazla veri toplamak, farklı algoritmalar denemek ve hiperparametre ayarlamaları yapmak gibi yöntemler kullanılabilir.
Adım Adım Rehber
1
Doğruluk Oranının Tanımı
Doğruluk oranı, bir modelin veya sistemin doğru tahminlerinin toplam tahminlere oranını ifade eder. Bu oran, genellikle sınıflandırma problemlerinde kullanılır ve modelin performansını değerlendirmek için önemli bir ölçüttür.
2
Veri Toplama
Doğruluk oranını hesaplamak için öncelikle doğru ve yanlış tahminlerinizi içeren bir veri setine ihtiyaç duyarsınız. Bu veri seti, gerçek değerleri (etiketleri) ve modelin tahmin ettiği değerleri içermelidir.
3
Doğru ve Yanlış Tahminlerin Belirlenmesi
Veri setinizdeki her bir gözlem için, modelin tahmin ettiği değerin gerçeğe ne kadar yakın olduğunu değerlendirerek doğru ve yanlış tahminleri belirleyin. Doğru tahminler, modelin doğru sınıflandırdığı örneklerdir ve yanlış tahminler ise modelin yanlış sınıflandırdığı örneklerdir.
4
Doğruluk Oranının Hesaplanması
Doğruluk oranını hesaplamak için, doğru tahminlerin sayısını (TP) toplam tahminlerin sayısına (TP + FP + FN) bölün. Formül şöyledir: Doğruluk Oranı = (Doğru Tahminler) / (Toplam Tahminler).
5
Sonuçların Yorumlanması
Hesapladığınız doğruluk oranı, modelinizin ne kadar etkili çalıştığını gösterir. Örneğin, %90 doğruluk oranı, modelinizi büyük ölçüde doğru tahmin yapıyor olarak değerlendirirken, %50'lik bir oran, modelin rastgele tahmin yapıyor olduğunu gösterebilir.
6
Ek Ölçütlerin Gözden Geçirilmesi
Sadece doğruluk oranına bakmak yeterli olmayabilir. Modelinizin diğer performans göstergelerine de (F1 skoru, kesinlik, hatırlama gibi) göz atmalısınız. Özellikle dengesiz veri setlerinde doğruluk oranı yanıltıcı olabilir.
7
Model İyileştirme
Elde ettiğiniz doğruluk oranını yeterli bulmuyorsanız, modelinizi iyileştirmek için çeşitli yöntemler (daha fazla veri toplama, algoritma değişikliği, hiperparametre ayarlama gibi) uygulayarak performansını artırmayı deneyin.
