Model Performansını Ölçme Yöntemleri

Model performansı, çeşitli metrikler kullanılarak değerlendirilebilir. Bu metrikler, modelin doğruluğunu ve etkinliğini belirlemek için önemlidir.

Ana Metrikler

• Doğruluk (Accuracy): Doğru tahminlerin toplam tahminlere oranı.
• Hassasiyet (Precision): Pozitif sınıfların doğru tahmin edilme oranı.
• Çağrı (Recall): Gerçek pozitiflerin doğru tahmin edilme oranı.
• F1 Skoru: Hassasiyet ve çağrının harmonik ortalaması.
• AUC-ROC Eğrisi: Modelin sınıflandırma performansını gösteren eğri.

Ek Değerlendirme Yöntemleri

• K-katlı Çapraz Doğrulama: Verilerin k alt kümesine bölünmesi ve her birinin test aşamasında kullanılması.
• İhtimallere Dayalı Değerlendirme: Modelin çıktılarının olasılık değerleri ile değerlendirilmesi.
• Hata Matrisi: Doğru ve yanlış sınıflandırmaların görselleştirilmesi.

Bu yöntemler, modelin genel performansını ve farklı senaryolardaki başarısını değerlendirmek için kullanılır.