• Buradasın

    ROC eğrisinde hangi eşik değeri seçilmeli?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    ROC eğrisinde optimum eşik değeri, ROC eğrisinin sol üst köşeye en yakın olduğu nokta olarak seçilir 23. Bu, hem yüksek hassasiyet hem de yüksek özgüllük elde edilmesini sağlar 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. prezi.com
        1
      2. nicelanaliz.com
        2
      3. spss-yardimi.com
        3
      4. researchgate.net
        4
      5. veribilimcisi.wordpress.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    ROC eğrisi neyi ölçer?

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, ikili sınıflandırma modellerinin performansını ölçmek için kullanılır. Bu eğri, duyarlılık (TPR: True Positive Rate) ve özgüllük (FPR: False Positive Rate) değerlerini farklı eşik ayarlarında grafiksel olarak temsil eder. ROC eğrisinin ölçtüğü bazı önemli noktalar: - İdeal eğri: Sol üst köşeyi kucaklayan bir eğri, mükemmel bir sınıflandırıcıyı temsil eder. - Diyagonal çizgi: Rastgele tahminden daha iyi performans göstermeyen bir sınıflandırıcıyı gösterir. - Eğrinin konumu: Diyagonal çizginin üzerindeki eğriler, modelin sınıflar arasında ayrım yapma yeteneğinin iyi olduğunu gösterir. - AUC (Area Under the Curve): Eğri altındaki alan, modelin tüm olası eşiklerdeki performansını özetleyen tek bir skaler değer sağlar.
    5 kaynak

    Eşik değerler nelerdir?

    Eşik değerler iki farklı anlamda kullanılabilir: 1. Duyusal analizde eşik değerler: - Mutlak eşik değeri: Algı oluşturma gücündeki en düşük uyarı, en hafif ışık, en yumuşak ses, en zayıf tat gibi. - Tanıma eşik değeri: Spesifik uyarıların tanımlandığı ve belirlendiği uyarı düzeyi, genellikle mutlak eşik değerinden daha yüksektir. - Farklılık eşik değeri: Dikkate değer bir fark oluşması için uyarıdaki değişimin derecesi. - Terminal eşik değeri: Bir uyarının algılanan yoğunluğunda bir artış görülmeyen düzey, bu değerin üzerinde acı hissedilir. 2. İhale mevzuatında eşik değerler: - Kamu ihale süreçlerinde, ihale ilânı süreleri ile ihale usulünün belirlenmesi, yeterlik kriterlerinin tespit edilmesi ve aşırı düşük tekliflerin değerlendirilmesi gibi konularda her yıl belirlenen parasal limitlerdir. - Bu limitler, 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu'nun ilgili maddelerinde yer alır ve Kamu İhale Kurumu tarafından güncellenir.
    5 kaynak

    Eşik değeri nasıl hesaplanır?

    Eşik değeri hesaplamak için, 4734 sayılı Kamu İhale Kanunu'nun 8. maddesinde belirtilen parasal limitleri kullanmak gerekmektedir. Yaklaşık maliyet dikkate alınarak kullanılacak eşik değerler şunlardır: - Mal alımları ve hizmet alımları için: Genel bütçeye dahil daireler ve katma bütçeli idareler için üç yüz milyar Türk Lirası, diğer idareler için beş yüz milyar Türk Lirası. - Yapım işleri için: On bir trilyon Türk Lirası. Eşik değerlerin hesaplanmasında ayrıca, Türkiye İstatistik Kurumu tarafından açıklanan Yurt İçi Üretici Fiyat Endeksi (Yİ-ÜFE) yıllık değişim oranı da dikkate alınır.
    5 kaynak

    ROC ve karmaşıklık matrisi arasındaki fark nedir?

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi ve karmaşıklık matrisi, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan farklı araçlardır. ROC eğrisi, bir makine öğrenimi modelinin, gerçek sonuç pozitifken pozitif sınıfı tahmin etmede ne kadar iyi olduğunu gösterir. Karmaşıklık matrisi ise, bir sınıflandırma modelinin test verileri üzerindeki öngörülerini, gerçek sınıflarla karşılaştırarak modelin genel performansını ve hata türlerini analiz eder.
    5 kaynak

    ROC ve AUC nasıl hesaplanır?

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi ve AUC (Area Under the Curve) şu şekilde hesaplanır: 1. ROC Eğrisi: Bu eğri, gerçek pozitif oran (TPR) ile yanlış pozitif oran (FPR) arasındaki ilişkiyi farklı sınıflandırma eşiklerinde gösterir. 2. AUC: AUC, ROC eğrisinin altındaki alanı temsil eder ve 0 ile 1 arasında bir değer alır. Hesaplama adımları: 1. Model eğitildikten sonra, pozitif sınıf için olasılık puanları oluşturulur. 2. Bu puanlar kullanılarak ROC eğrisi ve AUC değeri hesaplanır. Örneğin, Python'da scikit-learn kütüphanesi ile AUC'yi hesaplamak için: ```python from sklearn.metrics import roc_auc_score # y_true: Gerçek etiketler, y_scores: Tahmin edilen olasılıklar auc = roc_auc_score(y_true, y_scores) print(f"AUC: {auc}") ```.
    5 kaynak

    ROC eğrisi nasıl çizilir?

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi çizmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Kesim Noktalarının Belirlenmesi: Tanı testinin duyarlılık değerlerinin hesaplanması için en iyi kesim noktaları belirlenir. 2. Koordinat Sisteminin Oluşturulması: Y ekseninde tanı testinin gerçek pozitif değeri (duyarlılık), X ekseninde ise yanlış pozitif değeri (1 - özgüllük) yer alır. 3. Noktaların İşlenmesi: Kesim noktalarına karşılık gelen noktalar birleştirilerek ROC eğrisi çizilir. ROC eğrisinin çizimi şu şekilde yorumlanır: - İdeal Eğri: Sol üst köşeyi kucaklayan bir eğri, mükemmel bir sınıflandırıcıyı temsil eder. - Diyagonal Çizgi: Rastgele tahminden daha iyi performans göstermeyen bir sınıflandırıcıyı ifade eder. - Eğrinin Konumu: Diyagonal çizginin üzerindeki bir eğri, rastgele performanstan daha iyi olduğunu gösterir. ROC eğrisinin geçerliliği, eğri altındaki alan (AUC - Area Under the Curve) ile test edilir ve bu alan ne kadar büyükse, tanı testinin ayrım yeteneği o kadar iyidir.
    5 kaynak