Bir ML mühendisinin belirli bir konum için daire fiyatlarını tahmin etmesi gerekiyor. Modelin tahmin performansını ölçmek için hangi değerlendirme metriği uygundur?

Daire fiyatlarını tahmin etmek bir regresyon problemidir, yani sürekli bir değer tahmin edilmektedir. Ortalama Mutlak Hata (MAE), tahmin edilen değerler ile gerçek değerler arasındaki mutlak farkların ortalamasını alarak bir regresyon modelinin performansını ölçmek için uygun bir metriktir. Bu, modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ortalama olarak ne kadar saptığını gösterir. Accuracy, AUC ve F1 skoru ise sınıflandırma problemleri için kullanılan metriklerdir. Accuracy, doğru tahminlerin oranını; AUC, sınıflandırıcının farklı eşik değerlerindeki performansını; F1 skoru ise hassasiyet ve duyarlılık arasındaki dengeyi ölçer. Bu metrikler, daire fiyatı gibi sürekli bir çıktıyı tahmin eden bir modelin performansını değerlendirmek için uygun değildir.