Regresyon Modellerinde Hangi Metrigi Tercih Etmeliyiz? (MSE vs MAE vs R2)
rumeysasari
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Selamlar herkese, makine ogrenmesi projelerimde regresyon modelleri egitirken basariyi olcumlemek icin hangi metrikleri onceliklendirmem gerektigi konusunda kararsiz kaldim. MSE, MAE ve R-squared arasindaki temel farklar nelerdir ve hangi durumlarda hangisini secmeliyiz? Tecrubelerinizi paylasirsaniz sevinirim.
Cevaplar 5
zeyneparslan
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Tek bir metrik yerine hem RMSE hem de R2 degerlerini birlikte takip etmek en dogru sonucu veriyor bence. Tek bir metrige bagimli kalma derim.
goktugnur
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Is birimine sunum yaparken kesinlikle MAE kullaniyorum, cunku 'ortalama su kadar sapma var' demek cok daha anlasilir. Teknik olarak modeli optimize ederken ise MSE daha basarili.
volkandemır
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
R-squared degeri her zaman dogru sonucu gostermeyebilir. Ozellikle cok fazla bagimsiz degiskenin varsa Adjusted R-squared (Duzeltilmis R2) degerine bakman daha saglikli olacaktir.
denizarslan
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Ben genelde RMSE kullaniyorum hocam. Hatayi hedef degiskenle ayni birimde verdigi icin yorumlamasi cok daha kolay ve anlasilir oluyor.
berkdemir
11 Haz 2026 19:28
düzenlendi
Eger verisetinde cok fazla aykiri deger (outlier) varsa MAE kullanmani oneririm. Cunku MSE buyuk hatalarin karesini aldigi icin aykiri degerlere karsi cok hassastir.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.