Comparison of predictive performances of logistic regression and decision tree algorithms: An application of life satisfaction
Lojistik regresyon ve karar ağacı algoritmalarının tahmin edici performanslarının karşılaştırılması: Yaşam memnuniyeti uygulaması
- Tez No: 691012
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Makine öğrenimindeki karar ağacı algoritmaları ve regresyon, veri sınıfları oluşturur. Değişkenler arasındaki ilişkiler modellenir. Karar ağaçları, eğitim verilerini kullanarak sınıflandırma kuralları oluşturur. Ayrıca bu kuralları test verileri üzerinde test eder. Böylece karar ağacı algoritmanın başarısını belirler. Lojistik regresyonda oluşturulan model ile sınıflandırma oluşturulur ve sınıflandırma performansı bulunur. Bu yöntemlerin yorumlanması kolaydır. Büyük veri kümelerine kolayca uygulanır. Varsayımların olmaması nedeniyle birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Yaşam memnuniyeti kavramının bir parçası olan memnuniyet, ihtiyaçların, arzuların ve isteklerin karşılanmasıdır. Yaşam memnuniyeti, bir kişinin tüm yaşamıyla ilgilenir. Yaşam memnuniyeti, bireylerin kendi yaşam kalıpları ve standartları ile ilişkili süreçler bütünüdür. Bu çalışmanın amacı, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 2017 yılı için elde edilen yaşam memnuniyeti verilerini (n=8430) kullanarak lojistik regresyon yöntemi ve karar ağacı algoritmaları (CART, CHAID, QUEST) tahmin edicilerinin performanslarını karşılaştırmaktır. Bu çalışmada performans karşılaştırmaları (doğruluk, duyarlılık, seçicilik, kesinlik, F-puanı) yapılmış ve yaşam memnuniyeti kavramını en iyi açıklayan modelin QUEST algoritması olduğu bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Decision tree algorithms and regression in machine learning create classes of data. Relationships between variables are modeled. Decision trees create classification rules using training data. They also test these rules on test data. Thus, the decision tree determines the success of the algorithm. With the model created in logistic regression, classification is created and classification performance is found. These methods are easy to interpret. They are easily applied to large data sets. They are used in many different fields due to the lack of assumptions. Satisfaction, which is a part of the concept of life satisfaction, is the fulfillment of needs, desires and wishes. Life satisfaction deals with a person's entire life. Life satisfaction is the whole of processes related to individuals' own life patterns and standards. The aim of this study is to compare the performances of logistic regression method and decision tree algorithms (CART, CHAID, QUEST) estimators using life satisfaction data (n = 8430) obtained by the Turkish Statistical Institute (TURKSTAT) for the year 2017. In this study, performance comparisons (accuracy, sensitivity, selectivity, precision, F-score) were made and it was found that the model that best explains the concept of life satisfaction is the QUEST algorithm.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği ile çalışanların yıpranma durumu tahmini ve kapsamlı performans analizi
Employee attrition prediction and comprehensive performance analysis with data mining
ÖZLEM YÜREKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriSelçuk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKNUR ÇEVİK TEKİN
- An improved flood detection and susceptibility mapping using remote sensing and GIS technologies
Uzaktan algılama ve Cbs teknolojilerini kullanarak gelişmiş bir sel algılama ve duyarlılık haritalaması
MAHYAT SHAFAPOURTEHRANY
Doktora
İngilizce
2015
CoğrafyaUniversiti Putra Malaysia UPMİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BISWAJEET PRADHAN
- Differential privacy for machine learning
Makine öğrenimi için ayırıcı gizlilik
BAMBA AHMED DIAKITE
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ASSISTANT PROFESSOR DR. SEVGİ ŞENGÜL AYAN
- Customer churn prediction for a personal care product retail chain operating in Turkey
Türkiye'de faaliyet gösteren bir kişisel bakım ürünleri market zinciri için müşteri kaybı tahmini
ERCAN IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMEF ÜNİVERSİTESİBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
- Tıpta karar vermede bulanık karar ağaçları, lojistik regresyon ve CART (classification and regresion trees) analiz yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of fuzzy decision trees, logistic regression and CART (classification and regression trees) analysis methods in medical decision making
DİDEM TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR ÖZDEMİR
- Eksik değerleri en olası değer ile doldurmanın sınıflandırma algoritmaları üzerinden karşılaştırılması
Comparison of filling missing values with the best fit over classification algorithms
ÇAĞDAŞ KEKLİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CENGİZ ÖRENCİK