Sınıflama ve regresyon ağaçları
Classification and regression trees (CART)
- Tez No: 157441
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. HANDAN ÇAMDEVİREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Sınıflama ve Regresyon Ağaçlan (CART), Sınıflama, Tahmin, Karar ağaçlan, Hatalı sınıflama oranı. vii, Classification and Regression Trees (CART), Classification, Forecasting, Classification Trees, Misclassification Rate. viu
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
ÖZET Sınıflama ve Regresyon Ağaçları Sınıflama ve Regresyon Ağaçlan (Classification and Regression Tree, CART) parametrik olmayan bir metoddur. Herhangi bir objenin sınıf üyeliğini bir veya daha fazla bağımsız değişken kullanarak tahmin etmeye yarayan ağaç algoritmasıdır. Sınıflama ve Regresyon Ağaçlarında bağımlı değişken sürekli ise regresyon ağacı, bağımlı değişken kategorik ise sınıflama ağacı ismini alır. CART analizi, bir sınıflama ağacı oluşturarak obje veya bireylerin gelecekte hangi sınıfa gireceklerini belirler. Model kurulduktan ve ağaç oluşturulduktan sonra modelin yorumlanması ve kullanımı oldukça basittir. CART analizi ülkemizde çok sık kullanılan bir analiz tekniği değildir. Bu noktadan hareketle bu tezin amacı; CART hakkında önemli teorik bilgileri özetlemek ve söz konusu metodun tıpta uygulanabilirliğini, tam koyma problemine uygun bir veri seti kullanarak göstermektir. Bu amaçla, Nöroloji bölümünün 206 denek üzerinde yaptığı anket çalışmasının sonuçları kullanılmış ve deneklerin RLS (Restless Legs Symptoms) hastası olup olmama durumuna etki eden değişkenler sınıflama ağaçlan analizi ile tespit edilmiştir. Analiz sonuçlanna göre, RLS hastalığını belirleyen değişkenler literatürde yer alan faktörlerle paralellik göstermektedir. CART hesaplamalannda Statistica®6.0 paket programı kullanılarak analiz edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Classification and Regression Trees Classification and Regression Trees (CART) belong to the class of non-parametric methods. They are tree algorithms that forecast the class membership of an object with one or more independent variables. In the case of continuous dependent variable CART produce a regression tree; otherwise (i.e., categorical dependent variable) they produce a classification tree. CART analysis constructs a classification or regression tree that enables one to forecast the unknown class membership of an object in the future. Once the model is built and the classification tree is constructed, it is then very easy to use and examine the model. CART is not a very common technique in our country. From this point, the objectives of this thesis is to provide a summary of theoretical background on CART, and to demonstrate the applicability of this method on medical sciences, using an appropriate data set for diagnostics problem. For this purpose, data is collected from a questionnaire research conducted by the Neurology Department on 206 samples, and significant factors affecting the RLS (Restless Legs Symptoms) were determined using the classification trees. Statistica®6.0 computer software was used for the analysis. Significant factors that resulted from this analysis on RLS syndrome agree with the literature research.
Benzer Tezler
- Sınıflama ve regresyon ağaçları
Classification and regression trees
YELİZ SEVİMLİ SAİTOĞLU
Doktora
Türkçe
2015
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK
- Sınıflama ve regresyon ağaçları tekniği ile kalp hastalıklarına etki eden bazı faktörlerin belirlenmesi
Determination of some factors influencing heart diseases by using classification and regression trees technique
ONUR KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DENİZ BAŞAR
- Yaşam memnuniyetini etkileyen faktörlerin sınıflama ve regresyon ağacı ile belirlenmesi
The determination of the factors that affect life satisfaction with classification and regression trees
YASEMİN BAHAR YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEDA BAĞDATLI KALKAN
- Sınıflama ve regresyon ağaçları ve bir uygulama
Classification and regression trees and an application
GÜLHAYAT GÖLBAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. KEMAL YOĞURTÇUGİL
- Sıralı lojistik regresyon ve sınıflandırma ağaçlarının performans karşılaştırması
Performance comparison between ordinal logistic regression and classification tree
SİMAY MİRGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikEskişehir Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BETÜL KAN KILINÇ