GOOWE-ML: A novel online stacked ensemble for multi-label classification in data streams
GOOWE ML: Veri akışlarında çok-etiketli sınıflandırma için yeni bir üst-öğrenicili çoklu-sınıflandırıcı
- Tez No: 566961
- Danışmanlar: PROF. DR. FAZLI CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Veri akışları yaygınlaştıkça, bu geçişken ve dinamik verilerin madenciliği için çevrimiçi algoritmalara gereksinim gittikçe daha belirgin hale gelmektedir. Çok-etiketli veri akışı sınıflandırması, veri akışındaki her bir veri örneğinin etiket kümesindeki bir ya da birden fazla etiketle sınıflandırıldığı bir gözetimli sınıflandırma problemidir. Bu problemin çözümü için içinde çoklu-sınıflandırıcıların da bulunduğu birçok yöntem geliştirilip öne sürülmüştür. Bu çoklu-sınıflandırıcılardan bazıları yalnızca belirli birtakım çok-etiketli temel sınıflandırıcılarla çalışabilecek şekilde tasarlanmış, diğerleri ise çevrimiçi \textit{bagging} gibi yöntemlerle çoklu-sınıflandırıcılarını meydana getiren sınıflandırıcılarını seçmiştir. Bu çalışmada, çok-etiketli sınıflandırma problemi için GOOWE-ML adında yeni bir çevrimiçi, dinamik-ağırlıklı bir çoklu-sınıflandırıcı sunulmuştur. GOOWE-ML, uzamsal modelleme kullanarak içindeki sınıflandırıcılara en-iyileştirilmiş (optimal) ağırlıklar atayabilmektedir ve artımlı herhangi bir çok-etiketli sınıflandırıcıyı kendisi için bir temel sınıflandırıcı olarak kullanılabilecek niteliktedir. Bu çalışmada, 4 adet GOOWE-ML-bazlı çoklu-sınıflandırıcı ile, 7 adet rakip modele karşı çeşitli alanlardan 7 veri kümesi üzerinde deneyler yapılmıştır. Bu deneyler, GOOWE-ML-bazlı çoklu-sınıflandırıcıların neredeyse tüm veri kümelerinde, tahmin performansı bakımından rakip çoklu-sınıflandırıcılardan istikrarlı bir biçimde daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
As data streams become more prevalent, the necessity for online algorithms that mine this transient and dynamic data becomes clearer. Multi-label data stream classification is a supervised learning problem where each instance in the data stream is classified into one or more pre-defined sets of labels. Many methods have been proposed to tackle this problem, including but not limited to ensemble-based methods. Some of these ensemble-based methods are specifically designed to work with certain multi-label base classifiers; some others employ online bagging schemes to build their ensembles. In this study, we introduce a novel online and dynamically-weighted stacked ensemble for multi-label classification, called GOOWE-ML, that utilizes spatial modeling to assign optimal weights to its component classifiers. Our model can be used with any existing incremental multi-label classification algorithm as its base classifier. We conduct experiments with 4 GOOWE-ML-based multi-label ensembles and 7 baseline models on 7 real-world datasets from diverse areas of interest. Our experiments show that GOOWE-ML ensembles yield consistently better results in terms of predictive performance in almost all of the datasets, with respect to the other prominent ensemble models.
Benzer Tezler
- Kısmi aralıklarla akışa açılmış yatay kuyuların verimliliği
Productivity of selectively completed horizontal wells
A.DOĞAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. TURHAN YILDIZ
- Avian Encephalomyelitis (AE) virusu ile enfekte edilmiş kaz (anser anser) embriyolarında patolojik incelemeler
Pathological changes induced by avian encephalomyelitis virus in developing goose (anser anser) embryos
İHSAN YAMAN
Doktora
Türkçe
1999
Veteriner HekimliğiFırat ÜniversitesiPatoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF.DR. HARUN ÖZER
- Glutatyon s -transferaz enziminin kaz (Anser Anser Domesticus) karaciğerinden saflaştırılması, karakterizasyonu, bazı kimyasalların ve metallerin enzim aktivitesi üzerine etkilerinin incelenmesi
Glutathion s-transferase enzymepurification from the liver of goose (Anser Anser Domesticus),investigation of characterization, effects of somechemicals and metals on enzyme activity
YEŞİM SAYIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyokimyaAğrı İbrahim Çeçen ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN DEMİRDAĞ
DOÇ. DR. EMRAH YERLİKAYA
- Çin kazı (Anser cygnoides) karaciğerinin histolojik ve transmisyon elektron mikroskobik yöntemle incelenmesi
Histological and transmission electron microscopic examination of Chinese goose (Anser cygnoides) liver
ALİ BURAK ÇIRAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
AnatomiAksaray ÜniversitesiVeterinerlik Anatomisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE YAREN KULOĞLU
- Kars yöresinde yetiştirilen kazlardan termofilik campylobacter türlerinin izolasyonu, moleküler yöntemlerle identifikasyonu ve antibiyotik duyarlılıklarının belirlenmesi
Isolation of thermophilic campylobacter species from geese grown in kars region, determination by molecular methods and determination of antibiotic susceptibility
ESEN GÜL DEMİROĞLU
Doktora
İngilizce
2021
MikrobiyolojiKafkas ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTAT ŞAHİN