Geri Dön

An experimental evaluation for fuzzy decision trees

Bulanık karar ağaçları için bir deneysel değerlendirme

  1. Tez No: 379747
  2. Yazar: SENA ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SELMA AYŞE ÖZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELMKHAN MAHMUDOV

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  3. Investigating risk assessment and role of safety concerns in autonomous vehicle

    Otonom araçlarda risk değerlendirmesi ve güvenlik kaygılarının modellenmesi

    GÖZDE BAKİOĞLU DOĞANYILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  4. 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

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN

  5. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAKUT