R2 skorunun birkaç dezavantajı vardır:
Aşırı Uyum: R2 skoru, modelin aşırı uyumlu olup olmadığını belirlemek için kullanılamaz. Yani, model eğitim verilerine çok iyi uyuyor ancak yeni verilere iyi genelleme yapamıyorsa, R2 skoru hala yüksek olabilir. Bu durumda, modelin performansını doğru bir şekilde değerlendirmek için başka metriklerin (örneğin, çapraz doğrulama skorları) kullanılması gerekebilir.
Tahmin Edilemezlik: R2 skoru, modelin tahminlerinin ne kadar güvenilir olduğunu belirlemek için kullanılamaz. Yani, modelin tahminleri büyük bir hata ile ilişkilendirilebiliyorsa (yani, tahminler genellikle doğru olsa bile), R2 skoru hala yüksek olabilir.
Bağımlı Değişkenin Ölçeği: R2 skoru, bağımlı değişkenin ölçeğine bağlıdır. Yani, bağımlı değişkeni dönüştürürseniz (örneğin, logaritmik dönüşüm uygularsanız), R2 skoru değişebilir.
Bağımlılıklar: R2 skoru, bağımsız değişkenler arasındaki bağımlılıkları dikkate almaz. Yani, bazı bağımsız değişkenler diğerlerine bağlıysa, R2 skoru hala yüksek olabilir, ancak bu durumda modelin performansını doğru bir şekilde değerlendirmek için başka metriklerin kullanılması gerekebilir.
Kısaca R2 yonteminin de eksikliklerinin olduğunu unutmamamız gerekir.
Top comments (0)