ROC-AUC eğrileri, farklı eşik değerlerinde (threshold) sınıflandırma performansını değerlendirmek için kullanılan güçlü bir metriktir. “Performans Metrikleri” yazımızda değindiğimiz kesinlik (precision) ve duyarlılık (recall) kavramları, bu konunun doğru anlaşılması için kritik önemdedir. Bu terimlere hâkim değilseniz, devam etmeden önce ilgili yazıyı okumanızı öneririz. Eşik Değeri(Threshold) Öncelikle kısaca eşik değerinin ne olduğundan bahsedelim. Eşik değeri, sınıflandırma problemleri […]
ROC ve AUC Eğrileri
Performans Metrikleri
Bu yazımızda makine öğrenmesi modellerimizin veri setleri üzerindeki başarısını nasıl ölçebileceğimizden ve farklı performans metriklerinden bahsedeceğiz. Öncelikle bu ölçümlerin öneminden bahsedelim. Çoğu zaman bir problem üzerinde çalışırken elimizde birden fazla makine öğrenmesi modeli bulunur ve içlerinden en başaralı olanını seçmek isteriz. Bu durumda her bir modelin ayrı ayrı performansını ölçer ve bu sonuca göre en […]