AUC neyi ifade eder?
AUC Nedir?
AUC, \"Area Under the Curve\" ifadesinin kısaltmasıdır ve genellikle iki ana alanda kullanılır:- İstatistik ve Makine Öğrenimi: AUC, ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisinin altında kalan alanı ifade eder. Bu alan, bir modelin doğruluk oranını ölçmek için kullanılır. AUC değeri 0 ile 1 arasında değişir. 1, mükemmel bir sınıflandırma, 0.5 ise rastgele bir sınıflandırmayı temsil eder.
- Medikal Testler: AUC, bir testin doğru pozitifleri yanlış pozitiflerden ayırma gücünü gösterir. Aynı şekilde, yüksek bir AUC değeri, testin güvenilirliğini arttırır.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Kullanıcı davranış analizi nasıl yapılır?
- Özellik deposu (feature store) nedir, ne işe yarar?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- Hiperparametre optimizasyonu: GridSearch, RandomSearch ve Bayesian
- F1 skoru nedir?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansına etkileri nelerdir?
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Trend analizi nasıl yapılır?
- BDT yöntemi ile ilgili en etkili uygulamalar nelerdir?
- Basketbol maçlarında kullanılan veri analiz yöntemleri nelerdir?
- Matplotlib ne işe yarar?
- Hipotez testleri: t-testi, ki-kare ve ANOVA ne zaman kullanılır?
- Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Veri örneklemesi nasıl yapılır?
- Makine öğrenmesinde kullanılan doğrusal regresyon nedir ve nasıl çalışır?
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
