Veriler arasındaki ilişkilerin belirlenmesi ve Bayes ağının oluşturulması
Determining relationships between data and creating Bayesian network
- Tez No: 666619
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ KARCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Bu tez çalışmasında, veriler arasındaki ilişkiler istenilen şartlara göre filtreleme yapılarak belirlenmiş, Bayes Ağı oluşturulmuş, sonuçların doğruluk oranları hesaplanmıştır. Veriler arasındaki ilişkiler belirlenirken ve Bayes Ağı oluşturulurken Naive Bayes fonksiyonu ve Tepe Tırmanma Algoritması kullanılmıştır. Ardından veri setinden istatistiki bilgiler elde edilmiştir. Bir verinin özelliklerinden yola çıkarak sonucun gerçekleşmesinin olasılıksal hesabı , verilerin birbirleriyle aralarındaki koşullu olasılıkları açıklanmıştır. İleriki bölümlerde gereken teknikler ve kullanılan yöntemler açıklanmış, veriler arasındaki ilişkilerin olasılık hesabı Tepe Tırmanma Algoritması ile bulunmuş ve ilişkilere ait Bayes Ağ yapısı graf olarak çizdirilmiştir. Matematiksel hesaplamalardan oluşan bu teknikler ve yöntemler RStudio çalışma ortamı ve R dili ile yazılan kod satırları ile gösterilmiştir. Oluşturulacak graf da RStudio kütüphanesinden faydalanılarak kod satırları ile gösterilmiştir. Böylece veriler arasındaki ilişkiler sayısal ve görsel olarak gösterilmiştir. Özelliklerin her birinin koşullu olasılıkları çizelgeler şeklinde gösterilecektir. Bir başka deyişle, özelliklerin bağlı olduğu niteliğe göre gerçekleşme ihtimali hesaplanmıştır ve bu hesaplanan değer sınıf olarak adlandırılan niteliğe göre elde edilmiştir. Sonrasında özelliklerin birbiri ile olan koşullu olasılık değerleri hesaplanmış ve sonuçları gösterilmiştir. Sonuç olarak, örnek bir veri setiyle Bayes Ağının oluşturulması bulgularıyla anlatılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the relationships between the data were determined by filtering according to the desired conditions, a Bayesian Network was created, and the accuracy of the results was calculated. Naive Bayes function and Hill Climb Algorithm were used while determining the relationships between the data and creating the Bayes Network. Then, statistical information was obtained from the data set. The probabilistic calculation of the realization of the result based on the properties of a data, and the conditional probabilities of the data with each other are explained. In the following chapters, the required techniques and the methods used are explained, the probability calculation of the relationships between the data is found with the Hill Climb Algorithm and the Bayes Network structure of the relations is graphed. These techniques and methods consisting of mathematical calculations are shown with the RStudio working environment and lines of code written in R language. The graph to be created is shown with lines of code using the RStudio library. Thus, the relationships between data are shown numerically and visually. The conditional probabilities of each of the properties will be shown in tabular form. In other words, the probability of occurrence of the features according to the attribute to which they depend is calculated and this calculated value is obtained according to the quality called class. Then, conditional probability values of the properties with each other were calculated and the results were shown. As a result, the creation of the Bayes Network with an example data set is explained with its findings.
Benzer Tezler
- 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
- Araştırma görevlilerinin örgütsel sinizm algılarının işten ayrılma niyetine etkisi
The effect of organizational cynicism perception of research assistants on leave of employment intention
UĞUR YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiSpor Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUNUS ÖZTAŞYONAR
- Hisse senetleri ve sosyal medya arasındaki ilişkinin makine öğrenmesi teknikleri ile belirlenmesi
Başlık çevirisi yok
EMİNE ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriDoğuş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. AYSUN GÜRAN
PROF. SELİM AKYOKUŞ
- Data mining anwendungen in entscheidungsunterstützungssystemen und ein anwendungsbeispiel bei der personalauswahl
Karar destek sistemlerinde veri madenciliği uygulamaları ve personel seçiminde uygulama örneği
FATİH DEM
- Les approches analytiques appliques en deploiement de fonction de qualite
Kalite işlev konuşlandırma sürecinde analitik yöntemler
SADETTİN EMRE ALPTEKİN
Yüksek Lisans
Fransızca
2001
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiDOÇ. DR. ERTUĞRUL KARSAK
