Measuring Performance of Regression

Kategori: Data Mining , 07 Kasım 2019 , JanFranco


-Regresyon Performansını Ölçme Yöntemleri

Nicel yöntemler: Kök ortalama kare hatası (Root mean square error), Ortalama kare hatası (Mean square error) R^2 (R-Square)

Yanlılık-varyans ikilemi: Varyansız düşük algoritmaların karmaşıklığı daha azdır ve bu algoritmalar sabit bir altyapıya sahiptir. Yanlılığı düşük olan algoritmalar daha karmaşık ve esnek bir altyapıya sahiptir. Karmaşıklı düşük algoritmalar veriye tam uymadığı için veriden yeterince öğrenemezler. Oldukça karmaşık algoritamalarsa veriye aşırı uyumluluk gösterirler (overfitting). Yani öğrenmek yerine ezberleme yoluna giderler.

İyi bir tahmin modelinde toplam hatayı minimum tutacak bir yanlılık-varyans dengesi kurulmalıdır. Bunu başarabilmek için izlenmesi gereken yollar:

* Veriyi eğitim ve test kümesi olarak ayırmak
* Etkili hiperparametre yapmak
* Sistematik çapraz doğrulama kullanmak


Sonraki Yazı: Classification
Yorumlar

Henüz bir yorum bulunmuyor.
Yorum bırakın