İstatistiksel öğrenmede doğrusal sınıflandırma teknikleri ve diyabet verisi üzerine bir uygulama
Linear classification techniques in statistical learning and an application to diabetes data
- Tez No: 619962
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KADİR ÖZGÜR PEKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: İstatistiksel öğrenme, Diskriminant analizi, Lojistik regresyon analizi, Sınıflandırma, Statistical learning, Discriminant analysis, Logistic regression analysis, Classification
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Günümüzde kaydedilen teknolojik gelişmelere paralel olarak, veri madenciliği, istatistiksel öğrenme ve makine öğrenme gibi konulara olan ilgi giderek artmaktadır. Özellikle mühendislik ve sağlık bilimleri ile finans ve endüstri gibi alanlarda istatistiksel öğrenme önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, öncelikle istatistiksel öğrenme teorisine ilişkin genel bilgiler verilmiş, ardından istatistiksel sınıflandırma analizlerinden olan diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizine ait teorik bilgiler ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu yöntemler kullanılarak elde edilen modellerin sınıflandırma sonuçlarını karşılaştırmak amaçlanmıştır. Kurulan bu modeller yardımıyla, bağımsız değişkenlerde meydana gelen değişimlerin yanıt değişkenini nasıl etkilediğine ilişkin yorum yapılabilmektedir. Çalışmanın amacı doğrultusunda gerçekleştirilen uygulamada, 21-81 yaş aralığındaki 768 adet Pima Yerlisi kadın bireye ait veriler kullanılmıştır. Bu veriler için kurulan diskriminant analizi ve lojistik regresyon analizi modellerinin sınıflandırma başarıları değerlendirilmiş ve elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In parallel with current technological developments, interest in topics such as data mining, statistical learning and machine learning is gradually increasing. Statistical learning plays an important role particularly in areas such as engineering and health sciences with finance and industry. In this study, firstly general information about statistical learning theory is given and then the theoretical information about discriminant analysis and logistic regression analysis which are the statistical classification methods are examined in detail. It is aimed to compare the classification results of the models obtained using these methods. It can be interpreted how the changes in the independent variables affect the response variable by means of these models. Data set of 768 Pima Native female individuals aged 21-81 years are used in the application which is performed for the purpose of the study. The classification successes of the models for discriminant and logistic regression analysis, which are set up for this data set, are evaluated and the results are interpreted.
Benzer Tezler
- A taxonomy of artificial neural networks
Yapay sinir ağlari'nin bir taksonomisi
ALP EREN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Uzun hat gözetleme uygulamaları için dağıtık akustik algılama sistem çözümü: Sinyal modelleme, hedef tespiti ve sınıflandırma teknikleri
Distributed acoustic sensing system for linear asset monitoring: Signal modeling, threat detection and classification
HAKAN MARAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA GİRİCİ