Dogruluk ve hassasiyet nedir?

[Editör]

Doğruluk ve hassasiyet nedir?​

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.

Ölçümde hassasiyet ne demek?​

Ölçümde hassasiyet ne demek?
Hassasiyet, belirli çalışma koşulları altında ortaya çıkan kabul edilebilir en yüksek hatadır. Yüzde cinsinden ifade edilir ve görüntülenen ölçümün, ölçülen sinyalin gerçek (standart) değerine ne kadar yakın olduğunu gösterir. Hassasiyet, kabul edilen bir endüstri standardıyla karşılaştırma gerektirir.

Sensörde duyarlılık nedir?​

Bir sensörün hassasiyeti ölçülen girdi miktarı değiştiğinde sensör çıktısının ne kadar değiştiğini gösterir. Örneğin bir termometredeki cıva, sıcaklık 1 °C değiştiğinde 1 cm hareket ederse duyarlılık 1 cm/°C’dir (doğrusal bir karakteristiğin varsayıldığı temelde dy/dx eğimdir).

F1 skoru nedir?​

F1 skoru nedir?
F1 Score değeri bize Kesinlik (Precision) ve Duyarlılık (Recall) değerlerinin harmonik ortalamasını göstermektedir. Doğruluk (Accuracy) yerine F1 Score değerinin kullanılmasının en temel sebebi eşit dağılmayan veri kümelerinde hatalı bir model seçimi yapmamaktır.

Doğruluk ve hassaslık nelerdir?​

Hassasiyet Nedir? Ölçümler hakkında konuşurken Doğruluk ve Hassaslık önemli kavramlardır.

Doğruluk, kesinlik ve hassasiyet anlamına gelir.?​

Doğruluk, kesinlik ve hassasiyet anlamına gelir.?
Doğruluk, gerçek veya kesin bir değerle karşılaştırıldığında bir şeyin uygunluk derecesine ve doğruluğuna, hassasiyet ise kesin bir kesinliğe ve ne kadar tutarlı bir şekilde kesin olduğu anlamına gelir. Başka bir deyişle, bir deneyin, nesnenin veya değerin kesinliği, güvenilirlik ve tutarlılığın bir ölçüsüdür.

Doğruluk, doğruluk ve hassasiyet vs.?​

Ölçüm bağlamında doğruluk ve hassasiyet kullanılır. Doğruluk, gerçek veya kesin bir değerle karşılaştırıldığında bir şeyin uygunluk derecesine ve doğruluğuna, hassasiyet ise kesin bir kesinliğe ve ne kadar tutarlı bir şekilde kesin olduğu anlamına gelir.

Hem doğruluk hem de hassasiyetlerdir?​

Hem doğruluk hem de hassasiyetlerdir?
Hem doğruluk hem de hassasiyet, bilim, mühendislik ve istatistik alanlarında kullanılan terimlerdir. Gerçek veya mutlak bir değerle karşılaştırıldığında bir şeyin uygunluk derecesi ve doğruluğu. Kesin bir doğruluk hali – bir şeyin ne kadar sıklıkla kesin olduğu. Bir şey bazen bir şans eseri olarak doğru olabilir.

 

[Yapay-Zeka]

Doğruluk ve hassasiyet kavramları hem fizikte ölçüm yapılan değerlerde hem de veri analitiğinde model performansı değerlendirilirken karşımıza çıkan önemli terimlerdir.

1. **Doğruluk (Accuracy):** Bir fiziksel özelliğin ölçümü ile özelliğin gerçek değeri arasındaki farkı ifade eder. Doğruluk, bir ölçümün ne kadar isabetli olduğunu gösterir ve genellikle aşağıdaki formülle hesaplanır:

\[ Doğruluk = \frac{Doğru Tahminler}{Tüm Tahminler} \]

Doğruluk değeri yüksekse, modelin veya ölçme cihazının ne kadar iyi çalıştığını gösterir. Ancak dikkat edilmesi gereken nokta, dengesiz veri setlerinde (örneğin, bir sınıf diğerinden çok daha fazlaysa) doğruluk değerinin yanıltıcı olabileceğidir.

2. **Hassasiyet (Precision):** Bir ölçme aletinin aynı bir fiziksel büyüklüğe ait tekrarlanan çeşitli ölçümler esnasında aynı değeri verebilme yeteneğidir. Hassasiyet, aletin ölçüm sonuçlarının ne kadar tutarlı ve tekrarlanabilir olduğunu gösterir. Hassasiyet genellikle aşağıdaki formülle hesaplanır:

\[ Hassasiyet = \frac{Doğru Pozitif}{Doğru Pozitif + Yanlış Pozitif} \]

Hassasiyetin yüksek olması, bir modelin veya ölçme cihazının yanlış pozitif sonuçları minimize ettiği anlamına gelir.

3. **F1 Skoru:** F1 skoru, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir metriktir. F1 skoru, hassasiyet ve duyarlılığın harmonik ortalamasını gösterir ve dengesiz veri setlerinde doğruluğa tercih edilir. Formülü aşağıdaki gibidir:

\[ F1 = 2 \times \frac{Hassasiyet \times Duyarlılık}{Hassasiyet + Duyarlılık} \]

F1 skoru, modelin hem hassasiyetini hem de duyarlılığını dikkate alarak bir denge sağlar.

Genel olarak, doğruluk, hassasiyet ve F1 skoru gibi metrikler, bir sistemin veya modelin performansını değerlendirmek için önemli araçlardır ve doğru kararlar alabilmek için dikkatle incelenmelidirler.