İnsani gelişmişlik endeksinin sınıflandırma başarılarının karşılaştırılmasında karar ağacı yöntemlerinin kullanılması
Using the methods of decision tree in comparasion of classification successes of human development index
- Tez No: 457338
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT TÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde bilişim alanındaki hızlı gelişmeler sonucunda yapılan her işlem bilgisayarlara kaydedilmektedir. Bu kaydedilen veriler dev veri tabanlarını oluşturmaktadır. Kurumlar için rekabet avantajı sağlayacak olan önemli bilgiler bu veri yığınları içerisinde kaybolmaktadır. Geleneksel istatistiksel yöntemler ile bu büyük boyuttaki verilerin çözümlenmesi mümkün olmadığı için alternatif olarak veri madenciliği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmanın amacı UNDP (United Nations Development Programme)'nin her yıl yayınlamış olduğu İnsani gelişme raporunda bulunan ülkelerin gelişmişlik seviyelerini ortaya koyan İnsani gelişme endeksinin veri madenciliği tekniklerinden C5.0, CHAID ve C&RT algoritmaları kullanılarak sınıflandırılması ve sınıflandırma başarılarının karşılaştırılarak en iyi tekniğin seçilmesidir. Analiz sonucunda C5.0 algoritmasının diğer algoritmalara göre daha yüksek bir sınıflandırma başarısı sağladığı ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
Today, all transactions as a result of rapid developments in the field of informatics are recorded in computers. These recorded data constitute giant databases. Important information that will allow for competitive advantage for organizations is lost in these data stacks. Because it is not possible for traditional statistical methods to analyze large size data, data mining has emerged as an alternative. The purpose of this resarch is to classify Human Development Index which reveals development levels of countries in human development report published by UNDP annually using C 5.0, CHAID, C&RT algorithms, three of data mining techniques, and to select the best technique by comparing classification successes.
Benzer Tezler
- İnsani gelişmişlik endeksinin veri madenciliği tekniklerinden olan C5.0 ve GINI algoritmaları kullanarak modellenmesi
Modeling of human development index (HDI) using C5.0, a data mining technique, and GINI algorithms
ALİ KORKMAZ
- Çok terimli lojistik regresyon modelinde dayanıklı Wald tipi test istatistiklerinin kullanımı
Use of robust Wald type test statistics in multinomial logistic regression model
RAHİME DEMİRALAY
- Covid-19 ilişkili insani gelişim seviyesinin sınıflandırılması için yeni bir derin evrişimsel sinir ağı modeli
A new deep concolutional neural network model for classification of Covid-19 related human development level
ŞEYMA GÖKHAN
- Farklı kümeleme teknikleri ile ülkelerin insani gelişmişlik endeksi verilerinin karşılaştırılmalı analizi
A comperative analysis of human development index with different cluster analysis techniques
GÜLEN ARIKAN
- Sağlık ve kalkınma ilişkisi: OECD ülkelerinin karşılaştırmalı analizi
The relationship between health and development: A comparative analysis of OECD countries
PINAR ÖZDEMİR KARACA
