Doğruluk Hesaplayıcı
Doğruluk Hesaplayıcı, makine öğrenmesi ve istatistikte bir sınıflandırma modelinin tahminlerinin genel doğruluk oranını hesaplamak için kullanılır. True Positive (Doğru Pozitif), True Negative (Doğru Negatif), False Positive (Yanlış Pozitif) ve False Negative (Yanlış Negatif) değerlerini girerek modelinizin ne kadar isabetli sonuçlar verdiğini öğrenebilirsiniz. Bu araç, özellikle veri bilimi, yapay zeka, makine öğrenmesi ve kalite kontrol süreçlerinde model performansını ölçmek için kullanılır.
Doğruluk Oranı Sonucu
Doğruluk Hesaplayıcı Hakkında
Doğruluk (Accuracy), sınıflandırma modellerinin genel performansını ölçmekte kullanılan temel metriklerden biridir. Accuracy, modelin yaptığı doğru tahminlerin toplam tahmin sayısına oranı olarak hesaplanır. Bu araç ile doğru pozitif, doğru negatif, yanlış pozitif ve yanlış negatif değerlerinizi girerek modelinizin doğruluğunu anında ölçebilirsiniz.
Özellikle yapay zeka, makine öğrenmesi, tıbbi tanı, kalite kontrol gibi alanlarda model doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Yüksek doğruluk, modelin çoğu vakada doğru tahmin yaptığı anlamına gelir, ancak dengesiz veri setlerinde farklı metriklerle birlikte yorumlanmalıdır.
Doğruluk Hesaplayıcı, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde kolay ve hızlı bir şekilde model değerlendirme sürecinizi destekler. Veri bilimi, yapay zeka, kalite kontrol ve daha birçok istatistiksel analize yönelik tüm uygulamalarda doğruluk oranını hesaplamak için idealdir.
Formülde kullanılan değerlerin anlamı:
- Doğru Pozitif (TP): Gerçek pozitif olanların model tarafından doğru şekilde pozitif olarak tahmin edilmesi
- Doğru Negatif (TN): Gerçek negatif olanların doğru şekilde negatif olarak tahmin edilmesi
- Yanlış Pozitif (FP): Gerçekte negatif olduğu halde yanlışlıkla pozitif olarak tahmin edilenler
- Yanlış Negatif (FN): Gerçekte pozitif olduğu halde yanlışlıkla negatif olarak tahmin edilenler
Doğruluk oranını hesaplayarak makine öğrenmesi modellerinizin ve istatistiksel analizlerinizin başarısını kolayca ölçebilirsiniz.
Doğruluk hesaplaması, bir modelin ne kadar doğru tahminler yaptığını belirlemek için kullanılır. Aşağıda, doğruluk hesaplaması için gerekli değerlerin örnekleri verilmiştir.
| Gerçek Negatif (True Negative) | Gerçek Pozitif (True Positive) | Sahte Negatif (False Negative) | Sahte Pozitif (False Positive) |
|---|---|---|---|
| 50 | 30 | 10 | 5 |
| 40 | 25 | 15 | 10 |
| 60 | 20 | 5 | 8 |