Dengesiz veri setlerinde hangi sınıflandırma metriğini kullanmalıyım?
berkecan
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Arkadaşlar merhaba, elimde %95'i negatif, %5'i pozitif sınıftan oluşan çok dengesiz bir veri seti var. Doğruluk (Accuracy) oranı %95 çıkıyor ama bu yanıltıcı. Bu durumda hangi metrikleri önceliklendirmeliyim? F1-Score mu yoksa ROC-AUC mu daha mantıklı?
Cevaplar 5
nazarhan
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Confusion Matrix (Hata Matrisi) çizdirip True Positive ve False Positive oranlarını gözünle görerek karar ver bence en temizi.
serhanbolat
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Benzer bir projede Precision-Recall AUC (PR-AUC) kullanmıştım, dengesiz verilerde ROC-AUC'den daha hassas sonuç veriyor.
sonercakmak
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Eğer her iki sınıfın da olasılık tahminleri önemliyse ROC-AUC de iyi bir alternatif olabilir ama F1-Score genelde ilk tercihtir.
hazaldemir
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Precision ve Recall değerlerine de ayrı ayrı bakmanı öneririm. Pozitif sınıfı kaçırmak istemiyorsan Recall kritik.
ramazanozkan
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Kesinlikle F1-Score kullanmalısın. Accuracy bu tarz dengesiz verilerde tamamen yanıltıcı oluyor.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.