İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Duyarlılık Ne Demek?

İngilizce: Recall

Yayın: · Son güncelleme:

Duyarlılık Ne Demek? Kısaca

Makine öğrenmesinde duyarlılık (recall), gerçekte pozitif olan örneklerin ne kadarının model tarafından doğru şekilde pozitif olarak yakalandığını gösteren orandır; doğru pozitifin, doğru pozitif ile yanlış negatif toplamına bölünmesiyle bulunur.

Duyarlılık nedir?
İçindekiler
  1. Duyarlılık ne demek?
  2. Nasıl hesaplanır?
  3. Duyarlılık ve kesinlik dengesi

Duyarlılık, İngilizcede "recall" olarak geçen sınıflandırma metriğidir. Tıpta ve istatistikte "hassasiyet" ya da "sensitivity" olarak da bilinir. Kısaca şu soruya cevap verir: Gerçekten pozitif olan vakaların ne kadarını yakalayabildin?

Duyarlılık ne demek?

Bir hastalık tarama modelini düşünelim. Varsayımsal bir grupta gerçekten hasta olan 100 kişi olsun. Model bunlardan 80'ini hasta olarak tespit etsin, 20'sini ise sağlıklı sansın. Bu modelin duyarlılığı 80 / 100 = yüzde 80'dir. Gözden kaçan 20 kişi, yanlış negatifleri oluşturur.

Nasıl hesaplanır?

Duyarlılık = Doğru pozitif / (Doğru pozitif + Yanlış negatif)

Değer 0 ile 1 arasındadır. Duyarlılık ne kadar yüksekse model gerçek pozitifleri o kadar az kaçırır. Burada modelin kaç yanlış alarm verdiği hesaba katılmaz; bunu kesinlik ölçer.

Duyarlılık ve kesinlik dengesi

Her örneğe "pozitif" diyen bir model yüzde 100 duyarlılığa ulaşır, ama çok sayıda yanlış alarm üretir ve işe yaramaz hâle gelir. Bu nedenle duyarlılık her zaman kesinlikle birlikte değerlendirilir. Modelin karar eşiği düşürülürse duyarlılık genellikle artar, kesinlik azalır; eşik yükseltilirse tersi olur.

Duyarlılığın öncelikli olduğu durumlar, bir vakayı kaçırmanın bedelinin yüksek olduğu durumlardır:

  • Hastalık taraması ve tıbbi görüntü analizi,
  • Dolandırıcılık ve güvenlik tehdidi tespiti,
  • Arıza öncesi uyarı sistemleri.

Bu durumlarda daha fazla yanlış alarm, ek kontrolle telafi edilebilir; kaçırılan bir vaka ise ciddi sonuçlar doğurabilir. Kesinlik ve duyarlılığı tek bir sayıda birleştirmek için F1 skoru, farklı eşiklerdeki davranışı görmek için ise ROC eğrisi kullanılır. Ayrıca ROUGE gibi metin değerlendirme metrikleri de duyarlılık mantığına dayanır.

Sıkça Sorulan Sorular

Recall nedir, Türkçesi ne?

Recall, Türkçede duyarlılık olarak çevrilir; tıpta hassasiyet de denir. Gerçek pozitif örneklerin ne kadarının model tarafından yakalandığını gösterir.

Duyarlılık ile özgüllük arasındaki fark nedir?

Duyarlılık, gerçek pozitiflerin ne kadarının yakalandığını ölçer. Özgüllük ise gerçek negatiflerin ne kadarının doğru şekilde negatif olarak tanındığını ölçer.

İlgili terimler

Kesinlik(Precision)Makine öğrenmesinde kesinlik (precision), modelin pozitif olarak işaretlediği örnekler içinde gerçekten pozitif olanların oranıdır; doğru pozitif sayısının, doğru pozitif ile yanlış pozitif toplamına bölünmesiyle hesaplanır.F1 Skoru(F1 Score)F1 skoru, bir sınıflandırma modelinin kesinlik (precision) ve duyarlılık (recall) değerlerinin harmonik ortalamasıdır. 0 ile 1 arasında değer alır; 1'e yaklaştıkça model hem az yanlış alarm verir hem de gerçek pozitifleri az kaçırır.Özgüllük(Specificity)Özgüllük (specificity), bir sınıflandırma modelinin ya da testin gerçekte negatif olan örnekleri doğru biçimde negatif olarak tanıma oranıdır. TN / (TN + FP) formülüyle hesaplanır ve doğru negatif oranı olarak da bilinir.Yanlış Negatif(False Negative)Yanlış negatif (false negative, FN), bir modelin gerçekte pozitif olan bir örneği hatalı biçimde negatif olarak tahmin etmesidir. Yani aranan durum vardır ama model onu kaçırır; istatistikte ikinci tür hataya karşılık gelir.ROUGE(ROUGE Score)ROUGE, otomatik olarak üretilen bir özetin ya da metnin, insan tarafından yazılmış referans metinle kelime, kelime öbeği ve ortak dizi düzeyinde ne kadar örtüştüğünü ölçen, özetleme değerlendirmesinde yaygın kullanılan metrik ailesidir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.