Hemşin kuzularının doğum ve merada büyüme özelliklerine etki eden faktörlerin karar ağacı yöntemleriyle incelenmesi
Investigation of the effected factors over birth weight and growing traits in hemsin lambs by using decision tree methods
- Tez No: 498411
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET TOPAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, İstatistik, Agriculture, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyometri ve Genetik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Karar ağacı, mevcut olan verileri belirli özelliklerine göre ayırarak ileriye dönük tahmin yapmada kullanılacak bir modelin oluşturulmasını sağlayan bir yöntemdir. Veri setinden tümevarım yöntemiyle ağaç şekilli karar yapılarının oluşturulması işlemidir. Bu çalışmada 2007-2010 yılları arasında Hemşin kuzularının belirli dönemlerindeki verileri alınmış olup, bu verilere simülasyon uygulanmış, Sınıflandırma ve regresyon ağacı (CART), Hızlandırma (Boosting), Torbalama (Bagging) ve Rastgele Orman(Random Forest) karar ağacı algoritmaları ile çalıştırılmıştır. Bağımlı değişkenler üzerine etki eden önemli faktörler belirlenerek en iyi karar ağacı modelini oluşturan algoritmayı tespit etmek amaçlanmıştır. Algoritmaların karşılaştırma kriterleri göz önüne alınarak sonuçları değerlendirilmiştir. Kuzu doğum ağırlığına göre en iyi modeli, en düşük Hata Kareler Ortalaması (HKO) = 0.469 ile Torbalama, en düşük Ortalama Mutlak Hata (OMH) = 0,471 ile Rastgele Orman ve en düşük Simetrik Yüzde Ortalama Mutlak Hata (SYOMH) = 3,63 ile Rastgele Orman algoritmasının oluşturduğu, kuzuların mera başıgünlük canlı ağırlık artışlarına göre en iyi modeli, en düşük HKO (3620.67), OMH (4878.71) ve SYOMH (4.80) değerleri ile Rastgele Orman algoritmasının oluşturduğu ve mera sonu günlük canlı ağırlık artışlarına göre en iyi modeli, en düşük HKO (970.09), OMH (1362.65) ve SYOMH (3.03) ile Torbalama algoritmasının oluşturduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The decision tree is a method that enables the creation of a model to be used in making forward-looking estimates by separating the available data according to certain characteristics. The process of creating tree-shaped decision structures from the data set by induction method. In this study, data of certain periods of Hemşin lambs were taken between 2007 and 2010, and these data were simulated and run with CART, Boosting, Bagging and Random Forest decision tree algorithms. It is aimed to determine the algorithm that constitutes the best decision tree model by determining the important factors affecting the dependent variables. The results are evaluated by considering the comparison criteria of the algorithms. According to the birth weight of the lamb, the best model was the Random Forestwith the lowest MAPE(0.469), Random Forest with the lowest MAPE (0.471) and the Random Forestalgorithm with the lowest SMAPE (3,63) (970.09), MAPE (1362.65), best model, lowestMAPE (3620.67), MAPE (4878.71) and SMAPE (4.80) values and the Random Forestalgorithm, and the Bagging algorithm with SMAPE (3.03).
Benzer Tezler
- 1564 tarihli tahrir defterine göre Atina, Arhavi ve Hemşin kazalarında sosyal ve iktisadî hayat
Social and economic life in Atina, Arhavi and Hemşin districts according to the tahrir register dated 1564
NURSENA TEMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
TarihMarmara ÜniversitesiTürk Tarihi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN ÇETİN
- Avrupa Topluluğu'nun bürokratik yapısı
Başlık çevirisi yok
GÜNİZ ODYAKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Uluslararası İlişkilerİstanbul ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BENER KARAKARTAL
- Karaciğer fokal lezyonlarının tanısında bilgisayarlı tomografi ve karaciğer sintigrafisi bulgularının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
HALUK AKMAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY ÇOKYÜKSEL