An experimental evaluation for fuzzy decision trees
Bulanık karar ağaçları için bir deneysel değerlendirme
- Tez No: 379747
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELMA AYŞE ÖZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
Bu çalışmada, üçgen ve yamuk üyelik fonksiyonları kullanılarak bulanıklaştırılan bulanık veri ile bulanık karar ağacı geliştirilip klasik karar ağacı ile karşılaştırılmıştır. Ayırma kriterlerinin temel ve bulanık versiyonları kullanılmıştır. Bu tezde ayrıca, bulanık veriler için kullanılan sözel terimlerin etkisi çalışılmıştır. Bunun için, kazanan sözel terim ve tüm sözel terimler olmak üzere iki farklı bulanık veri kümesi elde edilmiş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın amacı, bulanık karar ağaçlarının sınıflama performansını geliştirmek ve karar ağacı oluşumunda veri kümesi bulanıklaştırmanın etkisini test etmektir. ID3 karar ağacı algoritması temel alınarak, önerilen bulanık ve temel karar ağacı yöntemleri UCI makine öğrenme veri havuzundan alınan 18 veri kümesi ile test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, bulanık veri kullanılarak elde edilen ID3 karar ağacının klasik karar ağacından daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, fuzzy decision tree which uses fuzzified data by using triangular or trapezoidal membership functions was developed and compared with classical decision tree. Basic and fuzzy version of splitting criteria were used. Moreover, effect of the linguistic terms that were used for fuzzified data was studied in this thesis. To achieve this aim, two different fuzzy datasets were obtained; winner linguistic term and all linguistic terms and compared with each other. The aim of this study is to improve classification performance of fuzzy decision trees and test the effect of the fuzzification of the dataset on the decision tree induction. The proposed fuzzy and classical decision tree methods based on ID3 decision tree algorithm was experimented on 18 datasets from UCI Machine Learning Repository. The experimental results of this study showed that, fuzzy decision tree is more successful than classical decision tree.
Benzer Tezler
- Güneş radyasyon tahmini için bulanık zaman serisi yöntemleri ve fotovoltaik sulama sistemi optimizasyonunda uygulanması
Forecasting solar radiation with fuzzy time series and optimization application in photovoltaic irrigation system
CEYDA OLCAN
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELMKHAN MAHMUDOV
- A novel picture fuzzy ELECTRE method and its application to long-term shelter site selection after an earthquake: The case of Antakya
Özgün görüntü bulanık sayı ELECTRE metodu ve deprem sonrası uzun vadeli geçici yerleşim bölgesi seçimi üzerine uygulaması: Antakya örneği
BERİL AKKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Investigating risk assessment and role of safety concerns in autonomous vehicle
Otonom araçlarda risk değerlendirmesi ve güvenlik kaygılarının modellenmesi
GÖZDE BAKİOĞLU DOĞANYILMAZ
Doktora
İngilizce
2022
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Tek A'lı çekirdeklerin taban-durum manyetik momentlerinin sinirsel-bulanık sistemiyle belirlenmesi
Determination of the ground-state magnetic moments of odd mass nuclei using neuro-fuzzy system
BÜRUCE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAKUT