Doğruluk Oranı Nedir?
İngilizce: Accuracy
Yayın: · Son güncelleme:
Doğruluk Oranı Nedir? Kısaca
Doğruluk oranı (accuracy), bir sınıflandırma modelinin yaptığı tüm tahminler içinde doğru olanların oranıdır; doğru tahmin sayısının toplam tahmin sayısına bölünmesiyle hesaplanır ve genellikle yüzde olarak ifade edilir.
Doğruluk oranı, makine öğrenmesinde bir modelin ne sıklıkla doğru tahmin yaptığını gösteren en temel performans ölçütüdür. İngilizcede "accuracy" olarak geçer.
Doğruluk oranı nedir?
Bir model 100 e-postayı spam ya da normal olarak sınıflandırsın ve bunlardan 90'ını doğru bilsin. Bu modelin doğruluk oranı yüzde 90'dır. Hesaplama basittir ve sonucu herkes kolayca anlayabilir; bu yüzden en sık raporlanan metriklerden biridir.
Nasıl hesaplanır?
İkili sınıflandırmada tahminler dört gruba ayrılır ve bunlar karışıklık matrisinde gösterilir:
- Doğru pozitif (DP): Pozitif olanı pozitif bilmek.
- Doğru negatif (DN): Negatif olanı negatif bilmek.
- Yanlış pozitif (YP): Negatif olanı pozitif sanmak.
- Yanlış negatif (YN): Pozitif olanı kaçırmak.
Formül şöyledir:
Doğruluk oranı = (DP + DN) / (DP + DN + YP + YN)
Ne zaman yanıltıcıdır?
Doğruluk oranının en büyük zayıflığı, sınıflar dengesiz olduğunda ortaya çıkar. Varsayımsal bir örnek: 1.000 işlemin yalnızca 10'u dolandırıcılık olsun. Her işleme "normal" diyen ve hiçbir dolandırıcılığı yakalamayan bir model bile yüzde 99 doğruluk oranına ulaşır. Rakam etkileyici görünür ama model işe yaramaz.
Bu tür durumlarda şu metriklere de bakmak gerekir:
- Kesinlik: Pozitif dediklerinin ne kadarı gerçekten pozitif?
- Duyarlılık: Gerçek pozitiflerin ne kadarını yakaladın?
- F1 skoru: Kesinlik ve duyarlılığın dengeli ortalaması.
Ayrıca bazı hataların bedeli diğerlerinden çok daha yüksektir. Örneğin bir hastalık taramasında hasta birini sağlıklı saymak, sağlıklı birini ileri teste yönlendirmekten daha ciddi bir hatadır. Bir modeli değerlendirirken tek bir sayıya değil, hata türlerinin dağılımına ve gerçek dünyadaki sonuçlarına bakmak gerekir.
Sıkça Sorulan Sorular
Doğruluk oranı yüzde 95 olan model iyi midir?
Bu, problemin yapısına bağlıdır. Sınıflar dengesizse yüzde 95 doğruluk, önemli durumları hiç yakalamayan bir modelde bile elde edilebilir; bu yüzden kesinlik ve duyarlılığa da bakılmalıdır.
Doğruluk oranı ile kesinlik arasındaki fark nedir?
Doğruluk oranı tüm tahminler içindeki doğruların payıdır. Kesinlik ise yalnızca modelin pozitif dediği tahminler içinde gerçekten pozitif olanların oranıdır.