Geri Dön

Lojistik regresyon ve farklı sınıflama modellerinin performanslarının karşılaştırılması

Comparing the logistic regression and different classification models

PDF İndir

  1. Tez No: 531109
  2. Yazar: HÜLYA BİNOKAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAŞAR SERTDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Lojistik Regresyon, Prevalans, doğrusallık, Karar Ağacı, Biyoistatistik, Lojistik regresyon analizi, Lojistik regresyon modelleri, Performans analizi, İstatistik, İstatistiksel modeller, İstatistiksel yöntemler, Logistic Regression, Prevalence, Linearity, Decision Tree, Bioistatistics, Logistic regression analysis, Logistic regression models, Performance analysis, Statistics, Statistical models, Statistical methods
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sağlık alanında sınıflama modelleri hastalıkların seyrinin tahmin edilmesinde ve tanı koymada sık kullanılan modellerdir. Bu modeller arasında en sık kullanılan ve en iyi bilineni Lojistik regresyon(LR) dur ancak son yıllarda kullanımı artan sınıflama modellerinin performansları konusunda henüz yeterli bilgiye sahip değiliz. Bu tezde kullanılan Karar Ağacı(KA), Random Forest(RF), Destek Vektör Makineleri(DVM) ve Naive Bayes(NB) sınıflama modelleri yanıt değişkenin iki değerli ve açıklayıcı değişkenlerin kategorik ve/veya sürekli olabildiği modellerden seçilmiştir. Bu tezde, LR yöntemi ile diğer yöntemlerin farklı örnek büyüklüğü, prevelans, açıklayıcı değişken tipi ve tanımlayıcılık katsayısı durumunda, etkileşim terimlerini bulunduran ve etkileşim terimlerini bulundurmayan 2 farklı model ile veri setleri üretilerek sınıflama modellerinin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Ayrıca literatürden alınan 12 gerçek veri seti için performansları karşılaştırılmıştır. Genel olarak etkileşim terimlerini bulundurmayan modelde NB yönteminin performansı diğer yöntemlerden daha yüksek ve LR yöntemi ile benzer sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Etkileşim terimlerini bulunduran modelde, düşük örnek büyüklüğünde NB yönteminin diğer yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir. Orta ve büyük veri setlerinde DVM ve RF yöntemlerinin daha iyi performans göstermektedir. Bunula birlikte KA ve DVM yöntemleri düşük prevalans, düşük tanımlayıcılık katsayısı ve küçük örnek büyüklüğünde sınıflama yapamadığı durumların çok fazla olduğu(%50) gözlenmiştir. Gerçek veri setleri analizlerde DVM ve RF yöntemleri daha iyi performans gösterdiği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis we aimed to compare the performance of classification models by simulating data sets using 2 different models (with and without interaction terms) where sample size, prevalence, and coefficient of determination combinations changed. In addition, their performances were compared for 12 real data sets from the literature. In simulations without interaction terms, the performance of the NB method was higher than the other methods and comparable with the LR method. In simulations with interaction terms, the NB method performed better than the other methods at low sample size but SVM and RF methods performed better in medium and large data sets. We observed that DT and SVM methods were not able to make classifications (50%) in simulation settings with low prevalence and low coefficient of determination and small sample size. Real data set analysis showed that SVM and RF methods perform better than LR, DT and NB in some real data sets.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    851890

    Lojistik regresyon analizi ile elde edilen beta katsayısına, odds oranına ve makine öğrenme algoritmaları ile elde edilen ağırlıklandırılmış skorlara dayalı klinik tahmin modellerinin başarılarının karşılaştırılması

    Comparison of success of clinical prediction models based on beta coefficient, odds ratio obtained by logistic regression analysis and weighted scores obtained by machine learning algorithms

    GÜLÇİN AYDOĞDU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN YAVUZ

  2. Tez No

    878726

    İkili lojistik regresyonda model seçim yöntemlerinin performanslarının değerlendirilmesi

    Evaluation of performance of model selection methods in binary logistic regression

    İBRAHİM ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoistatistikBursa Uludağ Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER ERCAN

  3. Tez No

    439685

    Using machine learning techniques to enhance teaching and performance prediction of students with autism spectrum disorders

    Yapay öğrenme yöntemleri ile otizm spektrum bozukluğu olan öğrencilerin öğretiminin ve öğretim performansı tahmininin iyileştirilmesi

    AKRAM M.M. RADWAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  4. Tez No

    1006712

    Bronkopulmoner displazi gelişiminin makine öğrenmesi modeli ile öngörülmesi

    Predicting the development of bronchopulmonary dysplasia using machine learning models

    ÇAĞRI TAŞPINAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAnkara Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA BEGÜM ATASAY

  5. Tez No

    987437

    Meta öğrenme modeliyle şehirlerin 15 dakikalık şehir kavramına olan uyumlarının değerlendirilmesi: istanbul örneği

    Assessment of urban compliance with the 15-minute city concept through a meta-learning model: the case of İstanbul

    AYDIN FURKAN TERZİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDE DEMİREL

Geri Dön