Bir regresyon modelinin bir veri k\u00fcmesine ne kadar iyi uydu\u011funu de\u011ferlendirmenin bir yolu, bize modelin tahmin edilen de\u011ferleri ile veri k\u00fcmesinin ger\u00e7ek de\u011ferleri aras\u0131ndaki ortalama mesafeyi s\u00f6yleyen bir \u00f6l\u00e7\u00fcm olan ortalama karesel hatay\u0131<\/strong> hesaplamakt\u0131r.<\/span><\/p>\n RMSE ne kadar d\u00fc\u015f\u00fck olursa, belirli bir model bir veri setine o kadar iyi “s\u0131\u011fabilir”.<\/span><\/p>\n Genellikle RMSE<\/strong> olarak k\u0131salt\u0131lan ortalama kare hatas\u0131n\u0131 bulma form\u00fcl\u00fc \u015f\u00f6yledir:<\/span><\/p>\n RMSE =<\/strong> \u221a \u03a3(P ben<\/sub> \u2013 \u00d6 ben<\/sub> ) 2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n Alt\u0131n:<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rnek, belirli bir regresyon modeli i\u00e7in RMSE’nin nas\u0131l yorumlanaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n Belirli bir \u00fcniversiteye giri\u015f s\u0131nav\u0131nda \u00f6\u011frencilerin “s\u0131nav notunu” tahmin etmek i\u00e7in “\u00e7al\u0131\u015f\u0131lan saatleri” kullanan bir regresyon modeli olu\u015fturmak istedi\u011fimizi varsayal\u0131m.<\/span><\/p>\n 15 \u00f6\u011frenci i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki verileri topluyoruz:<\/span> <\/p>\n Daha sonra istatistiksel yaz\u0131l\u0131mlar\u0131 (Excel, SPSS, R, Python gibi) kullan\u0131r\u0131z. A\u015fa\u011f\u0131daki uygun regresyon modelini bulmak i\u00e7in:<\/span><\/p>\n S\u0131nav puan\u0131 = 75,95 + 3,08* (\u00e7al\u0131\u015f\u0131lan saat)<\/span><\/p>\n Daha sonra bu denklemi, \u00e7al\u0131\u015ft\u0131klar\u0131 saat say\u0131s\u0131na g\u00f6re her \u00f6\u011frencinin s\u0131nav puan\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in kullanabiliriz:<\/span> <\/p>\n Daha sonra her tahmin edilen s\u0131nav puan\u0131 ile ger\u00e7ek s\u0131nav puan\u0131 aras\u0131ndaki kare fark\u0131 hesaplayabiliriz. Daha sonra bu farklar\u0131n ortalamas\u0131n\u0131n karek\u00f6k\u00fcn\u00fc alabiliriz:<\/span> <\/p>\n Bu regresyon modelinin RMSE’si 5,681<\/strong> olarak \u00e7\u0131k\u0131yor.<\/span><\/p>\n Bir regresyon modelinin art\u0131klar\u0131n\u0131n<\/a> , g\u00f6zlemlenen veri de\u011ferleri ile modelin tahmin edilen de\u011ferleri aras\u0131ndaki farklar oldu\u011funu hat\u0131rlay\u0131n.<\/span><\/p>\n Art\u0131k<\/strong> = (P i<\/sub> \u2013 O i<\/sub> )<\/span><\/p>\n Alt\u0131n<\/span><\/p>\n Bir regresyon modelinin RMSE’sinin \u015fu \u015fekilde hesapland\u0131\u011f\u0131n\u0131 unutmay\u0131n:<\/span><\/p>\n RMSE =<\/strong> \u221a \u03a3(P ben<\/sub> \u2013 \u00d6 ben<\/sub> ) 2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n Bu , RMSE’nin art\u0131klar\u0131n varyans\u0131n\u0131n karek\u00f6k\u00fcn\u00fc temsil etti\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/strong><\/span><\/p>\n Bu bilinmesi gereken faydal\u0131 bir de\u011ferdir \u00e7\u00fcnk\u00fc bize g\u00f6zlemlenen veri de\u011ferleri ile tahmin edilen veri de\u011ferleri aras\u0131ndaki ortalama mesafe hakk\u0131nda fikir verir.<\/span><\/p>\n Bu, bize yan\u0131t de\u011fi\u015fkenindeki varyans\u0131n ne kadar\u0131n\u0131n modelin yorday\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fken(ler)i taraf\u0131ndan a\u00e7\u0131klanabilece\u011fini s\u00f6yleyen modelin R-kare<\/a> de\u011feriyle \u00e7eli\u015fir.<\/span><\/p>\n RMSE \u00f6zellikle farkl\u0131 regresyon modellerinin uyumunu kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n \u00d6rne\u011fin, \u00f6\u011frencilerin s\u0131nav puanlar\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in bir regresyon modeli olu\u015fturmak istedi\u011fimizi ve \u00e7e\u015fitli potansiyel modeller aras\u0131ndan m\u00fcmk\u00fcn olan en iyi modeli bulmak istedi\u011fimizi varsayal\u0131m.<\/span><\/p>\n \u00dc\u00e7 farkl\u0131 regresyon modelini uydu\u011fumuzu ve bunlara kar\u015f\u0131l\u0131k gelen RMSE de\u011ferlerini buldu\u011fumuzu varsayal\u0131m:<\/span><\/p>\n Model 3 en d\u00fc\u015f\u00fck RMSE’ye sahiptir, bu da bize \u00fc\u00e7 potansiyel model aras\u0131nda veri setine en iyi \u015fekilde uyum sa\u011flayabildi\u011fini g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n RMSE Hesaplay\u0131c\u0131<\/a> Regresyon analizi, bir veya daha fazla yorday\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fken ile bir yan\u0131t de\u011fi\u015fkeni aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi anlamak i\u00e7in kullanabilece\u011fimiz bir tekniktir. Bir regresyon modelinin bir veri k\u00fcmesine ne kadar iyi uydu\u011funu de\u011ferlendirmenin bir yolu, bize modelin tahmin edilen de\u011ferleri ile veri k\u00fcmesinin ger\u00e7ek de\u011ferleri aras\u0131ndaki ortalama mesafeyi s\u00f6yleyen bir \u00f6l\u00e7\u00fcm olan ortalama karesel hatay\u0131 hesaplamakt\u0131r. RMSE ne […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1718","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n\n
\u00d6rnek: Bir regresyon modeli i\u00e7in RMSE nas\u0131l yorumlan\u0131r?<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret2.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret3.png\")
<\/p>\n\n
Farkl\u0131 modellerin RMSE de\u011ferlerinin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Ek kaynaklar<\/strong><\/span><\/h3>\n
Excel’de RMSE Nas\u0131l Hesaplan\u0131r?<\/a>
R’de RMSE nas\u0131l hesaplan\u0131r<\/a>
Python’da RMSE Nas\u0131l Hesaplan\u0131r?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"