Hangisi siniflandirma problemlerinde basariyi olcen bir aractir?

[Admin]

Hangisi sınıflandırma problemlerinde başarıyı ölçen bir araçtır?​

F1 SCORE : Bir diğer sınıflandırma modeli başarı değerlendirme kriteri olan F1 score, precision ve recall değerlerinin harmonik ortalamasıdır.
Recall nedir Makine Öğrenmesi?
Recall: Pozitif durumların ne kadar başarılı tahmin edildiğini gösterir. Precision: Pozitif olarak tahmin edilen bir durumdaki başarıyı gösteren durum. F-Meaure: Recall ve Precision’ın harmonik ortalaması. Bu formüller çalışmalarda kullanılan en temel değerlendirme kriterleridir.
Log loss nedir?
Çapraz entropi kaybı veya log kaybı(log loss), çıktısı 0 ile 1 arasında bir olasılık değeri olan bir sınıflandırma modelinin performansını ölçer. Tahmin edilen olasılık azaldığında, log kaybının da azaldığını görebiliriz. Doğruluk (accuracy), öngörülen değerin gerçek değere eşit olduğu tahminlerin sayısıdır.

FP FN nedir?​

FP (False positive — Yanlış Pozitif): Hasta olmayana hasta demek. FN (False negative — Yanlış Negatif): Hasta olana hasta değil demek.

ROC Eğrisi : Yanlış pozitif oranı ve gerçek pozitif oranı göz önünde bulundurarak x ekseninde ve y ekseninde 0’dan 100’e kadar olan değerlerin üzerinde bir eğri oluşturulur. Bu eğrinin altında kalan alana Area Under Curve (AUC) adı verilir. Bu alanın büyük olması modelin başarılı olduğunu gösterir.
Sınıflandırma doğruluğu nedir?
Sınıflandırma doğruluğunun birçok ölçüsü bir karışım matrisinden çıkarılabilir. Bunların en popülerlerinden biri doğru atanma durumlarının yüzdesidir (yüzde doğruluk). Bir karışım yada hata matrisi, sınıflandırmanın toplam doğruluğu için kolaylıkla yorumlanabilen bir rehberdir.
True pozitif ne demek?
True positive: Hastalığınız olduğunu düşünüyorsunuz (testin pozitif çıkacağını tahmin ettiniz) ve test pozitif çıktı. Yani öne sürdüğünüz hipotezin doğru olduğunu düşündünüz ve doğru çıktı. False positive: Hastalığınız olduğunu düşünüyorsunuz (tahmininiz pozitif) ama yaptığınız test negatif çıktı.

Recall Score nedir?​

Duyarlılık (Recall) ise Positive olarak tahmin etmemiz gereken işlemlerin ne kadarını Positive olarak tahmin ettiğimizi gösteren bir metriktir. Duyarlılık değeri de False Negative olarak tahminlemenin maliyetinin yüksek olduğu durumlarda bize yardımcı olacak bir metriktir.
Sınıflandırma için yapılan eğri analizi nedir?
ROC Eğrileri ( ROC Curve ) Herhangi bir sınıflandırma modelinin performansını kontrol etmek için en önemli değerlendirme ölçütlerinden biridir. Özellikle dengesiz veri setlerinin bulunduğu durumlarda, makine öğrenmesi algoritmalarının performansını değerlendirmek için en yaygın kullanılan ölçümlerden biridir.
Kappa nedir makine öğrenmesi?
Kappa ise gözlenen ve beklenen değerler arasındaki uyuşmayı gösterir. Yani modelin çıktısı ile beklenen çıktı (gerçek) arasındaki uyuşmayı temsil eder. Kappa -1 ile +1 arasında değer alabilir. Model için 1’e yakın bir kappa değeri istenir.

Görüntü sınıflandırma nedir?​

Görüntü sınıflandırma işleminde amaç, bir görüntüdeki bütün pikselleri arazide karşılık geldikleri sınıflar veya temalar içine otomatik olarak atamak, yerleştirmektir. Diğer bir anlamda görüntüdeki objelerin ayrıştırılmasıdır. Sınıflandırma ile görüntüdeki objeler, belirlenen sınıflara ayrılarak tanımlanırlar.
Kappa nedir Makine Öğrenmesi?
True positive rate nedir?
Gerçek Pozitif Değerlerin Oranı (True Positive Rate): Sınıflayıcının ne kadar gerçek pozitif değeri doğru tahmin ettiğinin bir ölçüsüdür. Hassasiyet, İsabet Oranı veya Hatırlama olarak da bilinir. (Sensitivity, Hit Rate or Recall) Mümkün olduğu kadar yüksek olmalıdır.

True negative ne demek?​

TN (True negative — Doğru Negatif): Hasta olmayana hasta değil demek. FN (False negative — Yanlış Negatif): Hasta olana hasta değil demek.
Precision ne demek Makine Öğrenmesi?
Kesinlik veya Hassasiyet (Precision): Bir ölçme aletinin aynı bir fiziksel büyüklüğe ait tekrarlanan çeşitli ölçümler esnasında aynı değeri verebilme özelliğidir.
Accuracy rate nasıl hesaplanır?
Doğruluk Oranı (Accuracy Rate): Genel olarak, sınıflayıcının ne sıklıkta doğru tahmin ettiğinin bir ölçüsüdür.
- (TP + TN) / TOPLAM.
- (FP + FN) / TOPLAM.
- TN / GERÇEK NEGATİFLER.
- FP / GERÇEK NEGATİFLER.
- FN / GERÇEK POZİTİFLER.
- TP / TP + FP.
- GERÇEK POZİTİFLER / TOPLAM.

Sınıflandırma algoritması nedir?​

Sınıflandırma algoritmaları, verilen eğitim kümesinden hangi veriyi hangi sınıfa atayacağını öğrenir. Daha sonra test verilerini doğru sınıflara atamaya çalışır. Verilerin sınıflarını belirten değerlere etiket (label) denir. Sınıflandırma aslında doğrusal bir fonksiyon değildir.
Apriori algoritması ne demek?
Apriori Algoritmasının ismi, bilgileri bir önceki adımdan elde ettiği için “prior (önceki)” anlamında Apriori’dir. Bu algoritma temelinde iteratif (tekrarlayan) bir niteliğe sahiptir ve hareket bilgileri içeren veri tabanlarında sık geçen öğe kümelerinin keşfedilmesinde kullanılır.
Karar ağacı nedir nerelerde kullanılır?
Karar ağacı, bir hedefe ulaşma olasılığı en yüksek olan stratejiyi belirlemeye yardımcı olmak için kullanılan bir yöntemdir. Özellikle karar analizinde olmak üzere karmaşık sorunların araştırmasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca makine öğrenmesinde kullanılan yaygın bir araçtır.