Optimising ECOC matrices in multi-class classification problems
Çok sınıflı problemler için ECOC matrisleri optimizasyonu
- Tez No: 394243
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Hata Düzelten Çıktı Kodlaması (HDÇK) Çok sınıflı sınıflandırma problemleri için, pek Çok taban sınıflayıcının önceden belirlenmiş bir kod matrisine göre, orijinal sınıfların farklı bir ikiye ayırma problemini öğrendiği bir sınıflandırıcı birleştirme yöntemidir. HDÇK Çok sınıflı sınıflandırma problemleri iÇin en iyi yöntemlerden olsa da, bulunan Çözüm optimal değildir, Çünkü kod matrisi ve taban sınıflandırıcılar birbirlerinden bağımsız belirlenir. Bu tezde bu ayrımı azaltıcı, yinelemeli üÇ algoritma önerilmektedir. İlk olarak FlipHDÇK+ metotunu uyguladık. Bu metotta belli bir doğruluk değerinin altında kalan bütün matris elemanlarını sırayla döndürüyoruz ve eğer güncellediğimiz kod matrisinin doğruluk değeri daha yüksekse, döndürme işlemine yeni güncellediğimiz matris üzerinden devam ediyoruz. İkinci metot ise benzetilmiş tavlama uygulayarak her yinelemede, kod matrisi üzerinde önerilen matris elemanını döndürerek elde ettiğimiz güncellenmiş matrisi doğruluk oranıyla hesapladığımız olasılık değerine göre kabul etmektir. En son metot ise ışın araması kullanarak en yüksek doğruluk değerine sahip güncellenmiş kod matrisini bulmaktır. En son önerdiğimiz metot UCI (Irvine California üniversitesi) veritabanında en yüksek doğruluk oranını vermektedir. Bütün önerilen metotlar taban sınıflandırıcıları sabit tutar, yeniden eğitim gerektirmez; ayrıca herhangi bir HDÇK'ya uygulanabilir.
Özet (Çeviri)
Error Correcting Output Coding (ECOC) is a multi-class classification technique in which multiple binary classifiers are trained according to a preset code matrix, such that each one learns a separate dichotomy of the classes. While ECOC is one of the best solutions to multi-class problems, it is suboptimal since the code matrix and the base classifiers are not learned simultaneously. In this thesis, we present three different algorithms that iteratively updates the ECOC code matrix to improve the performance of the ensemble by reducing the decoupling. Firstly, we applied the previously developed FlipECOC+ update algorithm. Second method is applying simulated annealing method on updating ECOC matrix by flipping proposed entries according to ascending order. Last method is applying beam search to find updated ECOC matrix which has highest validation accuracy. We applied all three algorithms on UCI (University of California Irvine) data sets. Beam search algorithm gives the best result on UCI data sets. All of the proposed update algorithms does not involve further training of the classifiers and can be applied to any ECOC ensemble.
Benzer Tezler
- Optimising the use of treesand providing recommendations for their productionin the urban landscape
Başlık çevirisi yok
HİLAL ÖRÜCÜ
- Optimising the parameters for determining alpha-particle energies from digisited output waveforms from a preamplifier conncected to a silicon detector
Başlık çevirisi yok
HALİL FURKAN KIMKAK
- Şehirler arası bir otobüs modelinin devrilme dayanımının iyileştirilmesi
Optimising the rollover crashworthiness of a coach
HASAN GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TURGUT ÖZAKTAŞ
DR. KUBİLAY YAY
- Kritik ünitelerin performans karakteristiğini etkileyen faktörlerin deneysel tasarım yönetimi ile optimizasyonu
Optimising the factors that effects critical units performance characteristic with design of experiment
SEYHANİ KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. FUNDA KAHRAMAN
- Zaman pencereli araç rotalama problemlerinin popülasyon tabanlı sezgisel yöntemler ile optimize edilmesi
Optimising vehicle routing problems with time windows via population-based heuristics
ÇAĞRI KURAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ ALP BARAY
