Farklı makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of different machine learning algorithms
- Tez No: 494841
- Danışmanlar: PROF. DR. SERMİN ELEVLİ, YRD. DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Makine Öğrenmesi, matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanarak mevcut verilerden çıkarımlar yapan, bu çıkarımlarla bilinmeyene dair tahminlerde bulunan bir veri madenciliği yöntemidir. Probleme yaklaşımlarına göre farklılık gösteren (sınıflandırma, tahmin, kümeleme) ve bu yüzden farklı problemlerde farklı başarılara sahip olan birçok makine öğrenmesi yöntemi bulunmaktadır. Geçmiş verilerin hangi sınıftan olduğu biliniyorsa, yeni gelen verinin hangi sınıfa ait olacağı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak tespit edilebilmektedir. Bu tez çalışmasında bir sınıflandırma problemi üzerinde durulmuştur. Çalışmada, dört temel sınıflandırma algoritması (Karar Ağacı, Destek Vektörü Makineleri, Naive Bayes, Yapay Sinir Ağları) sunulmuş ve hazır veri setindeki performansları karşılaştırılmıştır. Naive Bayes Algoritmasının, veri setinde uygulanan diğer sınıflandırma yöntemlerinden daha iyi performans (%70,29) gösterdiği tespit edilmiştir. Çalışmada ayrıca temel sınıflandırma algoritmalarının performansını artırmak amacıyla, genetik algoritma ile melez modelleri önerilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. Genetik Algoritmalı Karar Ağacı (GA-KA) Algoritmasının en yüksek performans değerine (%92,57) sahip melez model olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Machine learning is a methods that make inferences from existing data using mathematical and statistical methods and that are inferred from these inferences. They may differ according to the probing approaches and thus may have different successes in different problems (classification, prediction, clustering). In this thesis study, a classification problem is emphasized. If the former data (information) is known in which class,it is possible to identify to which class the data is to be included by using certain machine learning algorithms. In this thesis, it is presented 4 classification algorithms (Decision Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine and Artificial Neural Network) and compared their performance on the standard dataset which was obtained from a database. Naive Bayes Algorithm performed better performance (70.29%) than the other methods. In addition to these traditional classification algorithms, their hybrid algorithm models with Genetic Algorithm were presented and were compared. Results of the four classification algorithms were evaluated in terms of classification performance. According to the findings, Decision Tree with Genetic Algorithm (GA-DT) model performed better performance (92.57%) the other classification methods applied on dataset.
Benzer Tezler
- Ağırlık tahmini için bazı farklı makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of different machine learning algorithms for weight prediction
AHMET SİNAN GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ZiraatTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YALÇIN TAHTALI
- Nesnelerin interneti saldırılarının tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarının karşılaştırılması
Comparision of performances of machine learning algorithms in detection of internet of things attacks
İSA YILTIRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKto Karatay ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÖZTÜRK
- Hastalık tahmininde makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması ve bootstrap metodu kullanımı
Comparison of machine learning classification algorithms and using the bootstrap method in disease prediction
GAMZE KABA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikİstanbul Ticaret Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA BAĞDATLI KALKAN
- Sınıflandırma problemlerinde lojistik regresyon ile makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarının karşılaştırılması: Veterinerlik alanında bir uygulama
Comparison of the performance of logistic regression and machine learning algorithms in classification problems: An application in the field of veterinary medicine
MERT DEMİRSÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyoistatistikSelçuk ÜniversitesiVeterinerlik Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN YONAR
- Uydu görüntülerinden kıyı çizgisi tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarının deneysel olarak karşılaştırılması
An empirical performance comparision of machine learning algorithms for detecting coastline from satellite images
OSMAN İSA ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Deniz Bilimleriİstanbul ÜniversitesiDenizel Çevre Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM GAZİOĞLU