Geri Dön

Farklı makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması

Comparison of different machine learning algorithms

  1. Tez No: 494841
  2. Yazar: EBRU PEKEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERMİN ELEVLİ, YRD. DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  2. Testosteron dihidrotestosteron ve östrojenin benign prostat hiperplazisindeki etyolojik rolleri

    The roles of testosterone, dihydrotestosterone and estradiole on the etiology of benign prostatic hyperplasia

    HALUK TOKUÇOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    ÜrolojiGazi Üniversitesi

    Üroloji Ana Bilim Dalı

  3. Süt formüllerinin tüketim uygulamaları ve süt formüllerinin C vitamini içeriği ile pH değerleri

    Başlık çevirisi yok

    GÖNÜL VAROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul Üniversitesi

    Çocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKAN KUTLUAY