Geri Dön

AUC maximization for binary classification using combinatorial benders cuts

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 574026
  2. Yazar: İBRAHİM EDHEM SAKARYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER ERHUN KUNDAKCIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 48

Özet

Bu çalışmanın amacı ikili sınıflandırma problemleri için Alıcı İşletim Karakteristiği (ROC) eğrisi altındaki alanı (AUC) puanlamaya dayalı bir karışık tamsayı izlenceleme gösterimi kullanarak doğrudan maksimize etmektir. Calışmamızda pekin yöntemleri; yeniden gösterimleri, sezgisel sınırlama yöntemlerini ve birleşi Benders kesilerini kullanarak inceledik. Çalışmamız, denektaşı veri setleri uzerindeki sayısal hesaplama sonuçlarını sunar ve puanlamaya dayalı yaklaşımlarla ilgili gelecek çalışmaların yolunu açar.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is to maximize the area under Receiver Operating Characteristic curve for binary classi cation problems using a scoring-based mixed integer linear programming formulation. We investigate exact approaches using a reformulation, combinatorial Benders cuts, and heuristic bounding methods. Our study presents computational results on benchmark datasets and paves the way for future studies on scoring-based approaches.

Benzer Tezler

  1. Risk estimation by maximizing the area under a receiver operating characteristics curve with application to cardiovascular surgery

    Receiver operating characteristics (ROC) eğrisi altındaki alanı maksimize ederek risk tahmin yöntemi ve kardiyovasküler cerrahiye uygulaması

    MURAT KURTCEPHE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. ALTAY GÜVENİR

  2. İnteraktif makine öğrenmesi kullanılarak, aktör-metâ ilişkisinin analizi ile sağlık geri ödeme sistemlerinde proaktif suistimal tespiti modeli

    An interactive machine-learning-based electronic fraud and abuse detection system in healthcare insurance

    İLKER KÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK

  3. Ensemble of feature selection models for malware datasets

    Kötücül yazılım veri kümeleri için öznitelik seçim modellerinin topluluğu

    FARUK CÜREBAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiKadir Has Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN DAĞ

  4. Train set complexity tunning for imbalance learning

    Dengesiz öğrenme için eğitim seti karmaşıklığının ayarlanması

    MEHMET ULAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET ALİ ERGÜN

  5. A column generation approach to solve ranking problems

    Sıralama problemlerini çözmek için sütun oluşturma yöntemi

    ERHAN CAN ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN