Adjusted R2, çoklu regresyon modellerinde kullanılan bir istatistiktir(polinomal regresyon da çoklu regresyon modelidir. çoklu linear regresyon ile karıştırmayın). Standart R2 skoru, modele eklenen her yeni özelliğin (bağımsız değişkenin) modelin açıkladığı varyansı artıracağını varsayar. Ancak, bazı durumlarda, rastgele gürültüyü modellemek için gereksiz özellikler eklemek modelin genelleme yeteneğini azaltabilir. Bu nedenle, gereksiz özelliklerin eklenmesiyle ilgili bu potansiyel sorunları dikkate almak için Adjusted R2 kullanılır.
Adjusted R2, modeldeki özellik sayısını dikkate alarak R2 skorunu düzeltir. Özellikle, Adjusted R2 skoru, modeldeki özellik sayısı arttıkça azalır (eğer yeni özellikler önemli bir şekilde modelin performansını artırmıyorsa). Bu nedenle, Adjusted R2 genellikle modelin karmaşıklığını kontrol etmek için kullanılır.
Adjusted R2'nin hesaplama formülü aşağıdaki gibidir:
Burada:
n, örneklemin boyutudur (veri noktalarının sayısı),
p, bağımsız değişkenlerin (özelliklerin) sayısıdır.
Bu formül ile Adjusted R2, modeldeki özellik sayısını dikkate alır ve böylece modelin genelleme yeteneğini daha doğru bir şekilde ölçer.
Bir başka açıklama ise şu şekilde
Düzeltilmiş R-kare, regresyon analizinde modelin performansını değerlendirmek için kullanılan istatistiksel bir ölçüdür. Klasik R-kare ölçütünün bazı problemleri vardır ve düzeltilmiş R-kare bu sorunları gidermek amacıyla kullanılır.
İşte düzeltilmiş R-kare hakkında daha fazla bilgi:
Klasik R-kare Sorunları:
Klasik R-kare, bağımsız değişken sayısının artmasıyla her zaman artar. Ancak bu, modelin performansını yanıltıcı bir şekilde artırabilir.
Model ile ilişkisiz olan değişkenlerin R-kareyi sahte bir biçimde artırmasına yol açar.Düzeltilmiş R-kare:
Düzeltilmiş R-kare, klasik R-kareyi cezalandırarak elde edilir.
Modeldeki bağımsız değişken sayısı ve gözlem sayısı göz önüne alınarak hesaplanır.
Modelde yer alan değişken sayısı ve gözlem sayısı göz önüne alınarak cezalandırma yapılır.
Düzeltilmiş R-kare, farklı değişken ve gözlem sayılarına sahip modellerin performansını karşılaştırmak için kullanılır.
Top comments (0)