Sınıflandırmada Kullanılan Bir Ölçüt: ROC Eğrisi

ROC eğrisi, makine öğrenmesinde bir sınıflandırma modelinin başarısını değerlendirmek için kullanılır. Özellikle, modelin doğru pozitifleri (gerçekten pozitif olanları doğru şekilde sınıflandırma) ve yanlış pozitifleri (gerçekten negatif olanları yanlış şekilde pozitif olarak sınıflandırma) ayırt etme becerisini gösterir. ROC eğrisi altında kalan alan (AUC), modelin genel performansını gösteren bir sayıdır. AUC 1'e ne kadar yakınsa, model o kadar başarılıdır. Örneğin, 0.5'lik bir AUC, modelin pozitif ve negatifleri rastgele tahmin etmekten farksız olduğunu gösterirken, 1'lik bir AUC mükemmel bir sınıflandırma becerisini gösterir. ROC eğrisi, modelin farklı eşik değerlerinde nasıl performans gösterdiğini görselleştirmek için de kullanılabilir. Eşik değeri, modelin bir örneği pozitif olarak sınıflandırması için gereken olasılık sınırını belirler. ## ROC Eğrisi: Makine Öğrenmesinde Sınıflandırma Başarısını Ölçmek ROC eğrisi, bir sınıflandırma modelinin ne kadar iyi performans gösterdiğini anlamak için kullanılan önemli bir araçtır. Modelin, gerçekten pozitif olan örnekleri doğru şekilde belirleme (gerçek pozitif oranı) ve gerçekten negatif olan örnekleri yanlışlıkla pozitif olarak etiketleme (yanlış pozitif oranı) yeteneğini değerlendirir. ROC eğrisinin altında kalan alan (AUC), modelin genel performansını tek bir sayıyla özetler. AUC değeri 1'e yaklaştıkça modelin başarısı artar. 0.5'lik bir AUC, modelin pozitif ve negatifleri rastgele tahmin etmekten farksız olduğunu gösterirken, 1'lik bir AUC mükemmel bir sınıflandırma becerisine işaret eder. ROC eğrisi ayrıca, modelin farklı eşik değerlerindeki performansını görselleştirmemizi sağlar. Eşik değeri, modelin bir örneği pozitif olarak sınıflandırması için gereken olasılık sınırını belirler. #MakineÖğrenmesi #ROC #Sınıflandırma #AUC #EşikDeğeri