Model Evaluation və Metrics

Bu dərsdə model evaluation və metrics mövzusunu öyrənəcəyik. Train/test performance, confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC, MAE, RMSE, R² və metric seçiminin biznes qərarına təsiri izah olunacaq. ## Dərsin məqsədi Bu dərsdə Model Evaluation və Metrics mövzusunu öyrənəcəyik. Əvvəlki dərsdə Classification Modelləri mövzusunu gördük. Binary classification, multi-class classification, probability output, threshold, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, confusion matrix, True Positive, False Positive, True Negative və False Negative anlayışlarını izah etdik. İndi isə Machine Learning layihəsinin ən vacib sualına keçirik: Model qurmaq kifayət deyil.