An Entropy based discretization of continuous features
Sürekli niteliklerin entropi tabanlı ayrıklaştırılması
- Tez No: 75829
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET R. TOLUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Discretization, Supervised Learning, Minimum Description Length IV
- Yıl: 1998
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Bu tezde sürekli değerli niteliklerin ayrık hale dönüştürülmesi için yeni bir metot sunulmaktadır. Sunulmakta olan metot ayrım noktalarını bulmak için nitelik lerdeki sürekli verilerin dağılımı ve entropi ölçülerini kullanmaktır. Kötü ayrım noktalarının seçimini engellemek için entropi minimizasyonu dolaylı olarak kul lanılmaktadir. Niteliklerin ayrık bir hale getirilmesi sonucunda, niteliklerin alt kümelerinin seçimi de yapılmış olur. Bunun için kesikli hale getirme işlemi dışında başkaca bir işlem uygulanmamaktadır. Tasarlanan metot uygulanmış ve sonuçlarının uygulanabilirliğini görmek için değişik kümelerde deneyler gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar doğruluk değerlerinin oldukça arttığını göstermiştir.Farklı yönlendirmeli öğreniciler kullanılarak sunulan metotun sonuçlarının is tikrarlı olduğu gösterildi. Bu sonuç uygun niteliklerin alt kümesinin oluşturulması ile sağlandı.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT AN ENTROPY BASED DISCRETIZATION OF CONTINUOUS FEATURES Orhan, Gökhan M.S., Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Mehmet R. Tolun January 1998, 49 pages In this thesis, a new method for the discretization of continuously valued at tributes is presented. The presented discretization method use distribution of continuously valued data and entropy measure to determine cut points. In order to avoid bad cut points the entropy minimization is used implicitly. As a result of discretization, the feature subset selection is also performed. Attributes which are not partitioned by the discretization algorithm are ignored. Because of the static discretization nature, one pass is performed for each continuously valued attributes. The suggested algorithm requires only one pass for the discretization and feature subset selection. The new discretization algorithm has been implemented and experiments have mbeen performed in several domains to measure the applicability of the method. The results has shown a considerable increase on the accuracies. Using different supervised learners, it has been also observed that datasets discretized by the proposed method generate quite consistent results.
Benzer Tezler
- A novel multivariate discretization algorithm using dynamic programming
Dinamik programlama kullanan özgün bir çok değişkenli ayrıklaştırma algoritması
ALİ BURAK ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURKAY GENÇ
- Ayrıklaştırma ve optimizasyon yaklaşımları ile sınıflandırma algoritmalarının performansının iyileştirilmesi
Improving the performance of classification algorithms with discretization and optimization approaches
MOHAMMED HUSSEIN IBRAHIM IBRAHIM
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET HACIBEYOĞLU
- A decision tree based intrusion detection system with bootstrap aggregating, discretization, and feature selection
Yerine geri koyarak örnekleme, ayrıklaştırma ve öznitelik seçme kullanan karar ağacı temelli saldırı tespit sistemi
SERAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Computational investigations for shock wave – boundary layer interactions of a thermally nonequilibrium hypersonic flow
Isıl dengede olmayan hipersonik bir akıştaki şok dalgası – sınır tabaka etkileşimlerinin hesaplamalı yöntemlerle incelenmesi
DAVUT VATANSEVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM ÇELİK
- Evler solver for two dimensional compressible flows
İki boyutlu sıkıştırılabilir akışlar için evler çözücüsü
NECATİ TELÇEKER
Yüksek Lisans
İngilizce
1994
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. VEYSEL ATLI