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: Belirtilmemiş.

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. Bayesçi gizli sınıf analizi ve makine öğrenimi yöntemleri ile CRISPR Cas9 gen düzenlemesinde hedef dışı skorların tahmini

    Prediction of off-target scores in CRISPR Cas9 gene editing with Bayesian latent class analysis and machine learning methods

    ALİ MERTCAN KÖSE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoistatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OZAN KOCADAĞLI

  4. Kesikli seçim modelleri ve istanbuldaki deniz yolcuları için araba sahipliği modeli

    A survey of discrete choice models and carownership behaviour of the commuters across the bosphorus on the ferries and the seabuses in Istanbul

    MAHMUT KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. GÜLAY G. ŞENESEN

  5. Kendiliğinden ilerleyen yüksek sıcaklık sentezi yöntemi ile yeni ve özel alaşımların üretimi ve geliştirilmesi

    Investigation of new and noble alloys productions by self-propagating high-temperature synthesis method

    MURAT ALKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ONURALP YÜCEL

    DOÇ. DR. CEVAT BORA DERİN