Yazan : Şadi Evren ŞEKER
Bilgisayar bilimlerinde çeşitli istatistik ve hesaplama alanlarında kullanılan bir formüldür. Basitçe üç aşamadan oluşur:
Değerlerin karelerini al (square)
Kareleri alınan bu değerlerin ortalamasını al (mean)
Bu ortalama değerinin kare kökünü al (root)
Örneğin aşağıdaki sayılar için bu işlemi deneyelim:
-2, 5, -8, 9, -4
kareleri: 4, 25, 64, 81, 16
Ortalamaları : (4+25 +64+81+16)/5 = 190 / 5 = 38
Kare kökü = kök (38) = 6.16 olarak bulunur.
Yukarıdaki örnekten de anlaşılacağı üzere sisteme giren değerlerin kareleri alındığı için sonuç her zaman pozitif çıkmaktadır.
5 in karesi bi 35 olmus bi 45 olmus 25 i bi bulamamisin
haklısınız hatayı düzelttim. Teşekkürler
Selamlar,
Buradaki değerleri yada elde ettiğiniz 6.16 sonucunu nasıl yorumlamak gerekiyor. Ben kümeleme sonucunda 1450, 6000, vb. değerler alıyorum. Ne anlama geliyor? Başarısız bir çalışma yada yanlış kümeleme anlamına mı geliyor?
RMS ve benzeri sayısal değerler genelde tahmin (prediction) gibi sayısal işlemler için anlamlıdır. Sınıflandırma (classification) gibi işlemler için çok anlamlı olmayabilir. Örnek vermek gerekirse, confusion matrix, TP vey FP oranları gibi değerler sınıflandırma işlemi için çok daha anlamlı olacaktır.
Yine de tam olarak anlaşılması için şunu söyleyebilirim RMSE değeri aslında fizik gibi alanlarda kullanlan bir değerdir ve mesela bir elektrik akımının alternatif akım davranışında olup olmadığını bulmak için işe yarayabilir. Buradaki amaç aslında sürekli dalgalanan bir sürekli fonksiyon veya sayı dizisinin iki sayı arasında (üst ve alt limitler) hareketini yakalamaktır. Mesela satış verisi üzerindeki sezonsallık da buna örnek gösterilebilir. Kısacası rmse değeri tahmin gibi işlemlerde verinin hareketini anlamak ve yorumlamak için önemliyken sınıflandırma gibi işlemlerde (nominal değer döndüren işlemler) genelde anlamlı değildir.