Effects of missing data on tree based ensemble multitask learning method
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 714498
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of Sheffıeld
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Background: The missing data issue is a common problem in the world of data mining and machine learning. The effect of the missing data is known, yet there are not much knowledge explains the magnitude of the performance loss. Aims: This study aimed to investigate the performance loss occurred in tree based ensembled multitask method by comparing the imputation methods. Methods: Tree based ensemble multitask learning models were developed and trained with the data that consists of the percent inhibition values between biological targets and molecules. The variables in the training data were deleted iteratively for representing a data set with missed values. Afterwards, these missing points are imputed with general mean, column mean, row mean, and predicted values from decision tree. Results: Performance loss due to missing data is valid and correlated with the ratio of the missing data. Among the imputation methods, decision tree based imputation technique was distinguished by its success for contributing and overcoming the missing data issue. Column and row mean imputation methods showed a similar pattern where general mean imputation was the most different of all since it showed almost an exponential increment in evaluation metrics. Conclusion: This study showed the effects of missing data to the multitask model and it can give approximately the ratio of missing data required to train a machine learning algorihm.
Benzer Tezler
- Data-driven prediction of lighting energy consumption in tertiary buildings using machine learning
Hizmet sektörü binalarında aydınlatma enerji tüketiminin makine öğrenmesi ile veri odaklı tahmini
AGSHIN RZAZADE
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ERDEM ATILGAN
- Orman yangınlarının mekânsal dağılımı ve hava kalitesine etkilerinin uydu verileri ve makine öğrenme yöntemleri ile analizi: 2025 Türkiye ve kaliforniya (LA) yangınları
Analysis of spatial distribution of forest fires and their impacts on air quality using satellite data and machine learning methods: 2025 turkey and california (LA) fires
İLAY NUR TÜMER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Predictions of genetic merit in tree breeding using factor analytic linear mixed models and blended genomic relationship matrices
Başlık çevirisi yok
FUNDA ÖĞÜT
Doktora
İngilizce
2012
Ormancılık ve Orman MühendisliğiNorth Carolına State UnıversıtyDR. FİKRET IŞIK
DR. ROSS WHETTEN
- Gaziantep'te PM2.5 konsantrasyonunun zamansal ve mekânsaltahminine yönelik transfer öğrenme destekli hibrit yapay zeka modelleri
Spatio-temporal estimation of PM2.5 concentrations in gaziantepusing transfer learning-based hybrid artificial intelligence models
TÜRKAN ZENGİN GÖMLEKSİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim Bilimi ve Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TOROS
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile demans tahmini
Prediction of dementia by machine learning methods
TUĞBA TUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK