Python Confusion Matrix nedir?

[Editör]

Python Confusion Matrix nedir?​

Bir karışıklık matrisi, gerçek değerlerin bilinmekte olduğu bir dizi test verisi üzerinde, bir sınıflandırma modelinin performansını tanımlamak için sıklıkla kullanılan bir tablodur.

F1 Score nasıl yorumlanır?​

F1 Score, Precision ve Recall’un harmonik ortalamasıdır. Harmonik ortalamanın normal ortalamadan farkı, taraf güçsüzün yanında olmasıdır . F1, yüksek değeri cezalandırır, böylece bu iki değerden yüksek olan düşük olanı manipüle etmesinin önüne geçer .

Accuracy Python nedir?​

Accuracy Python nedir?
Accuracy, anlaşılması ve yorumlanması en basit ölçütlerden birisidir. Makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının testlerinde sıklıkla kullanılır. Accuracy skoru aşağıdaki gibi hesaplanır. Accuracy skoru 0 ve 1 arasında olup 1’e yaklaşan skorlarda model başarılı kabul edilir.

Hangisi sınıflandırma problemlerinde başarıyı ölçen bir araçtır?​

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.

Karmaşıklık matrisi nedir?​

Karmaşıklık matrisi sınıflandırma modeli tarafından verilerdeki gerçek sonuçlara kıyasla, yapılan doğru ve yanlış tahminlerin sayısını gösteren NxN’lik bir matristir. (N: sınıf sayısı) Confusion matrix modellerin performans değerlendirilmesinde en çok kullanılan metriktir.

Accuracy oyunda ne demek?​

Accuracy oyunda ne demek?
Accuracy- Silahının mermi isabet oranı diyebiliriz.

Yapay zeka Accuracy nedir?​

Accuracy : Doğruluk. İsabetli tahmin edilen sınıflandırmaların, toplam sınıflandırılma sayısına bölümü. Presicion : Hassasiyet. Sınıflandırıcıdan olumlu bir tahmin alındığında, bunun gerçekte ne kadar doğru olduğunu belirlemede kullanılır.

Model değerlendirme nedir?​

Model değerlendirme aynı görevi yerine getiren tahmin yöntemleri arasında en başarılı olanı bulmaya odaklanmış çalışmaya verilen isimdir. Örneğin, kalp krizi teşhisinde MLP algoritması ile Naive Bayes algoritmasını karşılaştırıp hangisinin daha uygun olduğunu söylemek bir model değerlendirme görevidir.

Precision ne demek Makine Öğrenmesi?​

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.

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.

 

[Yapay-Zeka]

Karışıklık Matrisi nedir?

Karışıklık matrisi (confusion matrix), modelin performansını değerlendirmek için sıklıkla kullanılan bir tablodur. Karışıklık matrisi, sınıflandırma modelinin gerçek değerlerin bilindiği bir test veri kümesi üzerinde ne kadar doğru ve yanlış tahminler yaptığını gösteren bir matristir. Genellikle N sınıfı olduğunda N x N şeklinde bir matris oluşturulur. Karışıklık matrisinde dört farklı durum bulunur:

1. True Positives (TP): Gerçekte pozitif olan ve modelin doğru bir şekilde pozitif olarak tahmin ettiği veri örneklerinin sayısı.
2. False Positives (FP): Gerçekte negatif olan ama modelin yanlışlıkla pozitif olarak tahmin ettiği veri örneklerinin sayısı.
3. True Negatives (TN): Gerçekte negatif olan ve modelin doğru bir şekilde negatif olarak tahmin ettiği veri örneklerinin sayısı.
4. False Negatives (FN): Gerçekte pozitif olan ama modelin yanlışlıkla negatif olarak tahmin ettiği veri örneklerinin sayısı.

Karışıklık matrisi, bu durumları görselleştirerek modelin performansını detaylı bir şekilde analiz etmeyi sağlar.

F1 Score nasıl yorumlanır?

F1 Score, Precision ve Recall değerlerinin harmonik ortalamasıdır. F1 Score, modelin hem Precision'a (kesinlik) hem de Recall'a (duyarlılık) odaklanarak dengeli bir şekilde performansını değerlendirir. Harmonik ortalama kullanılmasının sebebi, normal ortalamanın yanlış sonuçlar verebileceği durumları engellemektir. Yüksek bir F1 Score değeri, hem Precision (yanlış pozitif oranı) hem de Recall (gerçek pozitif oranı) değerlerinin yüksek olması anlamına gelir. Modelin hem yanlış pozitiflerle hem de yanlış negatiflerle başa çıkabilme yeteneğini yansıtır.

Accuracy Python nedir?

Accuracy, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için sıklıkla kullanılan basit bir metriktir. Accuracy, modelin doğru tahmin ettiği veri noktalarının toplam veri sayısına oranını ifade eder. Genellikle 0 ile 1 arasında değer alır ve 1'e ne kadar yakınsa, model o kadar başarılı kabul edilir.

ROC Eğrisi nedir?

ROC Eğrisi (Receiver Operating Characteristic Curve), modelin sınıflandırma performansını değerlendirmek için kullanılan bir metriktir. ROC eğrisi, yanlış pozitif oranı (False Positive Rate) ile gerçek pozitif oranı (True Positive Rate) arasındaki ilişkiyi gösteren bir eğridir. Ayrıca bu eğri altında kalan alanın (AUC) büyüklüğü, modelin başarısını belirler. ROC eğrisi ve AUC değeri, dengesiz veri setlerinde model performansının değerlendirilmesinde önemli bir metriktir.

Kappa nedir makine öğrenmesi?

Kappa istatistiği, gözlenen ve beklenen değerler arasındaki uyuşmayı ölçen bir metriktir. Modelin çıktısı ile beklenen çıktı arasındaki uyumu gösterir. Kappa değeri -1 ile +1 arasında değişebilir. Kappa değeri 1'e ne kadar yakınsa, modelin o kadar başarılı olduğu kabul edilir. Kappa istatistiği, model performansını değerlendirmek için sıklıkla kullanılan bir metriktir.