Geri Dön

Predicting the admission decision of a participant to the school of physical education and sports at Cukurova University by using different machine learning methods combined with feature selection

Çukurova Üniversitesi beden eğitimi ve spor yüksekokuluna başvuran adayların kabul edilip edilmeyeceğini nitelik seçme algoritmaları ile birleştirilmiş farklı makine öğrenme yöntemleri kullanarak tahmin etme

PDF İndir

  1. Tez No: 424215
  2. Yazar: GÖZDE ÖZSERT YİĞİT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
  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: 2016
  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: 151

Özet

Bu tezin amacı Çukurova Üniversitesi Beden Eğitimi ve Spor Yüksekokuluna başvuran adayların kabul edilip edilmeyeceğini nitelik seçme algoritmaları ile birleştirilmiş Destek Vektör Makineleri (SVM), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları, Ağaç Yükseltme ve K-Ortalama Sınıflandırma Algoritmaları kullanarak tahmin etmektir. Nitelik seçme algoritmaları olarak Relif-F, Korelasyon-tabanlı Nitelik Seçme (CFS) ve F-Score algoritmaları seçilmiştir. Veri kümeleleri 10 katlı çapraz doğrulama ve farklı yüzdesel oranlar kullanılarak eğitim ve test kümelerine ayrılmıştır. Deneyler sırasıyla 2006 ve 2007 yıllarında okula alınan adayların gerçek test sonuçları üzerinde yapılmıştır. Her iki veri seti üzerinde sınıflayıcıların sınıflandırma performansı; doğruluk, duyarlılık, özgünlük, pozitif öngörü değeri ve negatif öngörü değeri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar tahmin modellerindeki tahmin değişkenleri azaldıkça doğruluğun da paralel olarak azaldığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The purpose of this thesis is to develop new hybrid admission decision prediction models by using different machine learning methods including Support Vector Machines (SVM), Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Function (RBF) Network, TreeBoost (TB) and K-Means Clustering (KMC) combined with feature selection algorithms to investigate the effect of the predictor variables on the admission decision of a candidate to the School of Physical Education and Sports at Cukurova University. Three feature selection algorithms including Relief-F, F-Score and Correlation-based Feature Selection (CFS) have been considered. Experiments have been conducted on the datasets, which contain data of participants who applied to the School in 2006 and 2007. The datasets have been randomly split into training and test sets using 10-fold cross validation as well as different percentage ratios. The performance of the prediction models for the datasets has been assessed using classification accuracy, specificity, sensitivity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV). The results show that a decrease in the number of predictor variables in the prediction models usually leads to a parallel decrease in classification accuracy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    664960

    Acil servise kafa travması ile başvuran erişkin hastaların glasgow koma skoru (GKS) ile ulusal erken uyarı skoru (news)'nun mortalite, morbidite ve güvenli taburculuk açısından karşılaştırılması

    Comparison of glasgow coma score and national EARLY warning score in terms of mortality, morbidity, and safe discharge of adult patients admitted to the emergency department with head trauma

    İBRAHİM GÖRMEZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İlk ve Acil YardımEge Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜÇLÜ SELAHATTİN KIYAN

  2. Tez No

    910253

    Modifiye oesıl (cane: cardiac history, age, neurological examination, ECG): acil serviste senkop nedeniyle başvuran hastaların değerlendirilmesinde yeni bir skorlama sistemi olabilir mi?'

    Modified oesil (cane: cardiac history, age, neurological examination, ECG): can it be a new scoring system for evaluating patients presenting with syncope in the emergency department?

    OĞUZHAN KESTELLİOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Acil TıpBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BELİZ ÖZTOK TEKTEN

  3. Tez No

    429214

    BÖTE bölümü öğrencilerinin akademik başarılarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve akademik başarı tahmin modelinin geliştirilmesi

    Determining the factors that affect academic achievement of CEIT students and developing the academic achievement predictive model

    HAKAN UYSAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ SALAHLI

  4. Tez No

    413582

    Predicting the admission decision acandidate to the School of Physical Education and Sport at Çukurova University by using different machine learning algorithms

    Farklı makina lagoritmaları kullanarak Çukurova Üniversitesi Beden Eğitimi ve Spor Okulu'na alınacak adayların kabul kararlarının belirlenmesi

    İSMAİL TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY

  5. Tez No

    740780

    Acil servise başvuran COVİD-19 vakalarında klinik kötüleşme ve mortaliteyi öngörmede laboratuvar biyobelirteçlerin önemi

    Başlık çevirisi yok

    GAMZE AKTAKKA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Acil TıpAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK EREN ÇANAKÇI

Geri Dön