tahmin doğruluğu ne demek?

Tahmin Doğruluğu

Tahmin doğruluğu, bir modelin veya tahmin sisteminin, gerçek değerleri ne kadar iyi öngördüğünü ifade eden bir ölçüttür. Yüksek tahmin doğruluğu, modelin gerçek değerlere yakın sonuçlar ürettiği anlamına gelirken, düşük tahmin doğruluğu ise modelin hatalı veya yanıltıcı tahminlerde bulunduğunu gösterir.

Tahmin doğruluğunu değerlendirmek için çeşitli metrikler kullanılır:

• Hata Oranları: Hata Oranı, yanlış tahminlerin toplam tahmin sayısına oranıdır.

• Ortalama Mutlak Hata (MAE): Ortalama Mutlak Hata, tahminler ile gerçek değerler arasındaki mutlak farkların ortalamasıdır.

• Kök Ortalama Kare Hata (RMSE): Kök Ortalama Kare Hata, tahminler ile gerçek değerler arasındaki farkların karelerinin ortalamasının kareköküdür. Büyük hatalara daha fazla ağırlık verir.

• R-Kare (R²): R-Kare, modelin bağımsız değişkenler tarafından açıklanan bağımlı değişken varyansının oranını gösterir. 1'e yakın değerler, modelin verileri iyi açıkladığını gösterir.

Tahmin doğruluğunu artırmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:

• Veri Kalitesini Artırmak: Daha temiz, eksiksiz ve doğru veriler kullanmak.
• Model Seçimi: Veri setine ve tahmin problemine uygun bir model seçmek.
• Model Ayarlama (Tuning): Modelin hiperparametrelerini optimize etmek.
• Özellik Mühendisliği: Modelin performansını artırmak için yeni özellikler oluşturmak veya mevcut özellikleri dönüştürmek.
• Doğrulama: Doğrulama yöntemleri kullanarak modelin performansını değerlendirmek ve aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek.