Geri Dön

Sıralı lojistik regresyon ve sınıflandırma ağaçlarının performans karşılaştırması

Performance comparison between ordinal logistic regression and classification tree

  1. Tez No: 582625
  2. Yazar: SİMAY MİRGEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BETÜL KAN KILINÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

İstatistiksel uygulamalarda, bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak için parametrik ve parametrik olmayan yöntemlere sıklıkla başvurulmaktadır. Bu çalışmada, bu yöntemlerden biri olan sınıflama ve regresyon ağaçları ile sıralı lojistik regresyonun sınıflama başarılarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda Eskişehir ilindeki satılık konutların birim fiyatını etkileyen faktörleri incelemek amacıyla bir uygulama yapılmıştır. Veri seti eğitim, doğrulama ve test olarak üçe ayrılmış, 5-katlı çapraz geçerlilik ile yöntemlerin performansları ortaya konmuştur. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, sınıflama ağaçları algoritmasıyla daha başarılı bir sınıflama yapıldığı saptanmıştır.

Özet (Çeviri)

In statistical applications, parametrical and nonparametrical methods are often applied to identify the relationship between the dependent and independent variables. In this thesis, among these methods the comparison of the classification performance of the classification tree model and ordinal logistic regression model is purposed. For this aim, an application study is conducted to determine the factors effecting the unit price of real estate for sale in Eskisehir. The performance comparison of the methods is presented by splitting dataset into three parts: training, validation and test using 5-fold cross validation. Based on the results, classification tree algorithm over performed the ordinal logistic regression model.

Benzer Tezler

  1. Kronik hepatit C hastalığı risk belirlenmesinde sıralı lojistik regresyon ve makine öğrenme algoritmalarının sınıflama performansının karşılaştırılması

    Comparison of classification performance of ordinal logistic regression and machine learning algorithms for risk determination of chronic hepatitis C disease

    ALİ VASFİ AĞLARCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZ BAL

  2. Çoklu bağlantı durumunda sıralı lojistik regresyon modellerinde yöntemlerin karşılaştırılması

    Comparison of ordinal logistic regression models in multicollinearity situation

    ONUR BAYRAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYLEM DENİZ HOWE

  3. Statistical methods in credit rating

    Kredi derecelendirmede istatistiksel teknikler

    ÖZGE SEZGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KASIRGA YILDIRAK

  4. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  5. Risk estimation for intrauterine growth restriction using ultrasound indices and classifiers in emergenct cases

    Acil vakalardaki ultrason verilerinin sınıflandırılması sonucu ıntrauterin büyüme geriliğinin risk analizi

    ZEYNEP ZENGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. FİKRET GÜRGEN