Cart makina öğrenme algoritmasında iyileştirme ve banknot denetleme verisinde uygulama
Improvements in cart machine learning algorithm and implementation in banknote authentication data
- Tez No: 630194
- Danışmanlar: PROF. MUTTALİP KUTLUK ÖZGÜVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Bu bilimsel çalışmada, CART algoritması ile sınıflandırma işlemi yapılırken tüm süreçlerinin incelenmesi ve Kaggle platformu üzerinden alınan float türü veriler kullanarak algoritmik iyileştirmeler yapılması amaçlanmaktadır. Cross validation aşamasında eğitim verilerinin daha doğru seçilmesi ile ağaç yapısının daha doğru eğitilmesi beklenmektedir. Test ve eğitim verileri alt kümelere ayrılırken belirli kriterlere göre bu işlemlerin yapılması özellikle eğitim aşamasında sistemin kararlılığını artıracak ve başarı oranını yükseltecektir. Veri seti n alt bölüme ayrılma aşamasında kullanılacak olan verilerin sınıflandırma sonucuna etkisini artırmak amacıyla algoritmik geliştirmeler yapılacaktır.
Özet (Çeviri)
In this scientific study, it is aimed to examine all processes while performing classification process with CART algorithm and to make algorithmic improvements by using float type data obtained from Kaggle platform. In cross validation phase, it is expected that the tree structure will be educated more accurately by selecting the training data more accurately. When testing and training data is subdivided, performing these procedures according to certain criteria will increase the stability of the system and increase the success rate, especially during the training phase. Algorithmic improvements will be made in order to increase the effect of the data to be used in the division of data set n sub-section on the classification result.
Benzer Tezler
- Havza yönetiminde coğrafi bilgi teknolojilerinin kullanımı: Porsuk havzası değişim analizi örneklemi
The use of geographic information technologies in watershed management: Porsuk basin change analysis example
MILAD DEHGHANIJABBARLOU
Doktora
Türkçe
2024
Çevre MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÇABUK
PROF. DR. RECEP BAKIŞ
- Öğrenci başarısını kestirmede makine öğrenme algoritmalarına dayalı yeni bir sınıflandırma modeli
A new classification model based on machine learning algorithms to predict student success
ŞERAFETTİN KUZUCUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimAkdeniz ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLAL BARIŞ ALKAN
- Topluluk öğrenmesi yöntemi ile mikrodizi veri analizi
Microarray data analysis with ensemble learning methods
TCHARE ADNAANE BAWA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
- Classification the data set in medical care (Breast cancer) by using machine learning algorithms
Tıbbi bakımda (Gögüs kanserı) veri kümesinin makine ögrenme algoritmaları kullanılarak sınıflandınlması
NUSAIBAH KHALID ABDULMAJEED ABDULMAJEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Classification of diabetes data set from Iraq via different machine learning techniques
Irak'tan alınan diyabet verilerinin farklı makine öğrenme teknikleri ile sınıflandırılması
DILSHAD OMAR M.SAEED ALTALABANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN