Doğruluk Hesaplayıcısı
Accuracy (%): {{ accuracyResult.toFixed(10) }}
Doğruluk (%): {{ accuracyResult.toFixed(10) }}
Birim Dönüştürücü
- {{ unit.name }}
- {{ unit.name }} ({{updateToValue(fromUnit, unit, fromValue)}})
Alıntı
Aşağıdaki alıntıyı kullanarak bunu bibliyografinize ekleyin:
Find More Calculator ☟
Doğruluk, özellikle sınıflandırma problemlerinde, istatistik ve makine öğrenimi alanında çok önemli bir metriktir. Bir sınıflandırma modelinin veya sisteminin ne kadar iyi performans gösterdiğinin bir ölçüsünü sağlar.
Tarihsel Arka Plan
Doğruluk kavramı, istatistikte ayrılmaz bir parça olmuştur ve makine öğrenimi ve veri bilimi çağında önemli ölçüde önem kazanmıştır. Sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için gereklidir.
Hesaplama Formülü
Doğruluk, doğru tahminlerin (hem gerçek pozitifler hem de gerçek negatifler) toplam tahmin sayısına oranı olarak hesaplanır. Formül:
\[ \text{Doğruluk (\%)} = \left( \frac{\text{Gerçek Pozitifler} + \text{Gerçek Negatifler}}{\text{Toplam Örnek Sayısı}} \right) \times 100 \]
Örnek Hesaplama
Bir modelin aşağıdaki tahminleri yaptığını varsayalım:
- Gerçek Pozitifler: 80
- Gerçek Negatifler: 150
- Yanlış Pozitifler: 20
- Yanlış Negatifler: 50
- Toplam Örnek: 300
Doğruluk şu şekilde hesaplanır:
\[ \text{Doğruluk} = \left( \frac{80 + 150}{300} \right) \times 100 = %76.6666666667 \]
Önemi ve Kullanım Senaryoları
- Model Değerlendirme: Doğruluk, sınıflandırma modellerini değerlendirmek için birincil bir metriktir.
- Karşılaştırma: Farklı modelleri veya algoritmaları karşılaştırmaya yardımcı olur.
- Performans Göstergesi: Modellerin ilk taraması için kullanışlıdır.
Sıkça Sorulan Sorular
-
Yüksek doğruluk her zaman arzu edilir mi?
- Her zaman değil. Yüksek doğruluk bazı durumlarda aşırı öğrenmeye işaret edebilir. Kesinlik ve hatırlama gibi diğer metrikleri de dikkate almak önemlidir.
-
Sınıf dengesizliği doğruluğu nasıl etkiler?
- Dengesiz veri kümelerinde, doğruluk yanıltıcı olabilir. Örneğin, örneklerin %90'ı bir sınıfa aitse, her zaman o sınıfı tahmin eden bir modelin %90 doğruluğu olur, ancak zayıf bir tahmin performansı gösterir.
-
Doğruluk regresyon problemleri için kullanılabilir mi?
- Hayır, doğruluk sınıflandırma problemleri için bir metriktir. Regresyon problemleri Ortalama Karesel Hata (MSE) gibi metrikler kullanır.
-
Doğruluk, olasılıksal modellerde eşik değişikliklerine duyarlı mıdır?
- Evet, olasılıkları sınıflandırmak için eşiği değiştirmek doğruluğu önemli ölçüde etkileyebilir.