Sınıflandırma sorunu için en uygun değişken alt kümesi seçimi üzerine bir uygulama
An application on feature selection for classification
- Tez No: 492832
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜR ÇAKIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
Teknolojik gelişmelerin etkisi ile kaydedilen operasyonel veriler giderek artmaktadır. Veri miktarı ve çeşitliliğindeki artış nedeni ile analiz aşamasında ve analiz sonuçlarının değerlendirilmesi aşamasında bir çok zorluk yaşanmaktadır. İlgili ve ilgisiz birçok verinin analiz aşamasına aktarılmasının sonucunda analizlerin yapılabilmesi için gerekli zaman ve kaynak gereksinimleri artmaktadır. Kaynakların ve zamanın daima sınırlı olacağı aşikardır. Bu çalışmadaki amacımız, bankacılık müşteri verisi üzerinde sınıflandırma için farklı değişken seçimi uygulamaları yaparak ilgisiz değişkenleri elemek ve sınıflandırma çalışmasına katkıda bulunmaktır. Farklı değişken seçimi yöntemleri kullanılarak seçilen değişken alt kümeleri üzerinde sınıflandırma uygulaması yapılmıştır. Sınıflandırma sonuçları karşılaştırılarak değişken seçim yöntemlerinin faydaları araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Recorded operational data is gradually increasing with the effect of technological developments. Due to the increase in the amount of data and its diversity, there are many difficulties in the analysis phase and in the evaluation of its results as a result of transferring many relevant and irrelevant data to the analysis stage, the time and resources required for the analysis are increased. It is obvious that resources and time will always be limited. Our aim in this study is to contribute to the study of classifying and eliminating irrelevant features by applying different feature selection methods for classification on a banking customer data. Classification is applied on the selected subsets of features using different feature selection methods. By comparing the classification results, the benefits of the feature selection methods investigated.
Benzer Tezler
- Çok ölçütlü sorun çözümüne yönelik bir bütünleşik karar destek modeli
Integrated decision aid model for multiattribute problem solving
YUSUF İLKER TOPÇU
Doktora
Türkçe
2000
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Purchase prediction and item prediction with RNN using different user-item interactions
Farklı kullanıcı-ürün etkileşim türlerini kullanarak özyineli sinir ağları ile ürün ve satış tahminlemesi
FULYA ÇELEBİ SARIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- A hybrid prediction approach using multiple linear regression and decision tree
Çoklu doğrusal regresyon ve karar ağacı kullanarak hibrit tahmin yaklaşım
MARYAM ARIF AZEEZ AZEEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYHAN AYAR
- Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq
Irak'ın Nineveh vilayetinde çölleşme ile mücadele için mekansal yöntemlerin entegrasyonu
BASHAR MUNEER YAHYA YAHYA
Doktora
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER