Hayvancılıkta elde edilen farklı verilere regresyon ağacı metodunun uygulanması
Application of regression tree method for different data from animal science
- Tez No: 434105
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ECEVİT EYDURAN, PROF. DR. ÖMER AKBULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Iğdır Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Bu çalışmanın amacı, hayvancılıkla ilgili bir veri setinde, farklı ebeveyn-yavru düğüm kombinasyonları için, CHAID, Exhaustive CHAID ve CART veri madenciliği algoritmalarının tahmin performanslarını değerlendirmektir. Bu amaca ulaşmak için, cinsiyet (erkek ve dişi), doğum tipi (tekiz ve ikiz), doğum yılı (2005, 2006, 2007, 2008 ve 2009) işletme (Araştırma istasyonu, Mastung, Quetta, ve Noshki), ana yaşı (20-78 ay), ve ana ağırlığından (25-48 kg) sütten kesim ağırlığını tahmin etmek için 1884 baş Mengali koyunu kullanılmıştır. En iyi karar ağacı algoritmasını seçmek için belirleme katsayısı (R2 %), düzeltilmiş belirleme katsayısı (VK%), varyasyon katsayısı R2-düz. (%), standart sapma oranı, nispi yaklaşık hata (NYH) regresyon, hata kareler ortalamasının karekökü (HKOK) ve gerçek ve tahmin edilen sütten kesim ağırlıkları arasındaki Pearson korelasyon katsayısı hesaplanmıştır. Exhaustive CHAID ve CART veri madenciliği algoritmaları ile karşılaştırıldığında CHAID algoritmasının ve biyolojik konularda daha uygun ağaç yapısı oluşturduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, model kalite ölçütlerinin tahmin edilmesi ile birlikte oluşturulan ağaç yapısının biyolojik uygunluğunun göz önüne alınması tavsiye edilmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study was to evaluate predictive performances of CHAID, Exhaustive CHAID, and CART regression tree methods for different combinations of parent node: child node in the data set regarding animal science. To achieve the aim, 1884 Mengali lambs were provided for predicting weaning weight from sex (male and female), birth type (single and twins), birth year (2005, 2006, 2007, 2008 and 2009), farm (Research station, Mastung, Quetta, and Noshki), birth weight, dam age, and dam weight. To choice the best regression tree method, regression model quality criteria such as coefficient of determination (R2%), adjusted coefficient of determination (Adj-R2%), coefficient of variation (%), SD ratio, relative approximation error (RAE), Root Mean Square Error (RMSE), Pearson correlation between actual and predicted weaning weights were estimated for each combination. It was determined that CHAID algorithm constructed more suitable tree structures, biologically in comparison to Exhaustive CHAID and CART data mining algorithms. Consequently, it is recommended that the biological suitability of the constructed tree structure should be taken account together with estimating model quality criteria.
Benzer Tezler
- Hayvancılıkta tekrarlanan ölçümlerde Bayesian yöntemi ile farklı kovaryans yapılarının modellenmesi
Modeling of different covariance structures with the Bayesian method in repeated measurements in animal science
FATMA YARDİBİ
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikAkdeniz ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ZİYA FIRAT
- Farklı makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanarak Türkiye'de HELİOSAT tabanlı güneş radyasyonunun modellenmesi
Modeling of HELİOSAT based solar radiation in Turkey using different machine learning approaches
TAHA DEMİRGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiKTO Karatay Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHDETTİN DEMİR
- Duygu yönetiminin iş yaşam dengesi ve örgütsel bağlılık üzerine etkileri: Yer hizmetleri çalışanlarına yönelik bir uygulama
The effects of emotional intelligence on work-life balance and organizational commitment: An application on ground services employees
İSMAİL HAKKI YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Sivil HavacılıkKocaeli ÜniversitesiHavacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HALE BÜTÜN BAYRAM
- Adaptive blended visual localization system based on artificial neural networks for unmanned air vehicles
İnsansız hava araçları için adaptif harmanlanmış yapay ağ temelli görsel navigasyon sistemi
OĞUZHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Gedik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT HAMİ ÖZ
- Monitoring soil salinity via remote sensing technology under data scarce conditions: A case study from Turkey
Kısıtlı veri şartlarında uzaktan algılama teknolojisi ile toprak tuzluluğunun izlenmesi: Türkiye'den bir vaka çalışması
TAHA GORJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE GÜL TANIK