Regresyon Metrikleri Yorumlama

Regresyon analizi sonuçlarını değerlendirmek için kullanılan başlıca metrikler arasında RMSE, MAE ve R² bulunur. Bu metrikler, modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini anlamaya yardımcı olur.

1. RMSE (Root Mean Square Error)

• Modelin tahminlerinin ortalama hata büyüklüğünü temsil eder.
• Düşük değerler, modelin tahminlerinin gerçek değerlere yakın olduğunu gösterir.
• Birimi, hedef değişkenin birimiyle aynı olduğu için anlaşılması kolaydır.

2. MAE (Mean Absolute Error)

• Tahmin hatalarının mutlak değerlerinin ortalamasını ifade eder.
• RMSE\'ye göre daha az duyarlıdır; aşırı değerlere karşı daha az etkilidir.
• Düşük MAE, modelin daha iyi performans gösterdiğini belirtir.

3. R² (Determination Coefficient)

• Modelin bağımsız değişkenlerinin, bağımlı değişkenin varyansını ne oranda açıkladığını gösterir.
• Değeri 0 ile 1 arasında değişir; 1 değeri mükemmel açıklama yapıldığını gösterir.
• Düşük R² değerleri, modelin veriyi yeterince açıklamadığını gösterir.

Bu metriklerin birlikte değerlendirilmesi, modelin genel performansını daha iyi anlamaya olanak tanır.