Kalibrasyon ve Uygun Puanlama

Inference, estimation, and decision-making from data

Bir sınıflandırıcı genellikle bir etiketten fazlasını üretir. Ona bir e-postanın spam olma şansını sorun ve 0.8 yanıtını verebilir. O sayı, test edebileceğiniz bir şey ifade etmelidir: modelin 0.8'e yakın puanladığı birçok e-posta arasında, bunların kabaca 80%'i gerçekten spam olmalıdır. Tahmin edilen olasılık ve gözlenen sıklık bu şekilde uyuştuğunda, model kalibre edilmiş demektir.

🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.

▶ Kalibrasyon ve Uygun Puanlama
← Değerlendirme MetrikleriML için İstatistiksel Test →