Geri Dön

Hayvancılıkta kullanılan farklı veri madenciliği algoritmalarının karşılaştırılması

Comparison of different data mining algorithms used in animal science

  1. Tez No: 480636
  2. Yazar: MUSA YILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ECEVİT EYDURAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Iğdır Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Bu çalışmanın amacı, bazı veri madenciliği algoritmalarının koyunlardaki doğum tipi bakımından tahmin performansını karşılaştırmaktır. Bu amaç için, CART, CHAID, Exhaustive CHAID, Naive Bayes ve MLP algoritmaları uygulanmıştır. Tahmin performansı içerisinde, en iyi algoritmayı bulmak için, doğruluk oranı (%), duyarlılık, özgüllük ve ROC eğrisi altındaki alan hesaplanmıştır. Üzerinde çalışılan veriler, MLP algoritmaları için eğitim seti (% 80) ve test seti (% 20) olmak üzere iki ana kısma ayrılmıştır. Araştırma kapsamında, cinsiyet (dişi ve erkek), çiftlikler (Mastung, Quetta, Noshkı), ana yaşı, doğum ağırlığı, kuzulama mevsimi ve yıl bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Araştırmada kullanılan tüm algoritmaların üstün performans gösterdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The goal of this study was to compare predictive performance of some data mining algorithms in birth type of sheep. For this goal, CART, CHAID, Exhaustive CHAID, Naive Bayes and MLP algorithms were applied. Accuracy rate (%), sensitivity, specifity, kappa statistic and area under ROC criteria were calculated for finding the best algorithm in the predictive performance. The studied data were split into two main parts, training set (80%) and testing set (20%) for only MLP algorithm predictors The data included under the study were gender (male and female), farms (Mastung,Quetta, Noshkı) dam age and weight at lambing, lambing season and year, respectively. As a result, it was determined that all the algorithms used in the investigation showed superior performance.

Benzer Tezler

  1. Havacılık endüstrisinde prognostik sağlık yönetimi ve veri madenciliği

    Data mining and prognostic health management in the aviation industry

    MERYEM ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM MERCİMEK

  2. Extended exergy accounting (EEA) analysis of Turkish society: Determination of environmental remediation costs

    Genişletilmiş ekserji analizi metodunun Türkiye uygulaması: Çevresel etki maliyetlerinin belirlenmesi

    CANDENİZ SEÇKİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET R. BAYÜLKEN

    PROF. DR. ENRICO SCIUBBA

  3. 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

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikAkdeniz Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ZİYA FIRAT

  4. Modern süt sığırcılığı işletmelerinde enerji ihtiyacının fotovoltaik güneş panelleri ile karşılanmasına yönelik bir araştırma

    A research to meet energy demand of modern dairy cattle enterprises by photovoltaic solar panels

    MEHMET EMİN BİLGİLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Biyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL AKYÜZ

  5. Doğrulayıcı faktör analizi ve farklı veri setlerinde uygulanması

    Confirmatory factory analysis and application to different data sets

    KADER HASAN ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatIsparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KOŞKAN