Olay yeri inceleme verisi üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparing machine learning methods on site investigation data
- Tez No: 768948
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Günümüzde artan suç olayları nedeniyle, suç olaylarının çözümünde teknolojinin kullanılması ihtiyaç haline gelmiştir. Bu çalışma elimizde bulunan ve içeriğinde San Francisco'da işlenen suçların verilerinin olduğu bir veri seti üzerinde yapılan işlemlerden oluşmaktadır. Suç olayının zamanı ve yeri göz önüne alındığında San Francisco'da işlenen suçların türünü sınıflandırılmasında farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak karşılaştırılması yapılmaktadır. Bu çalışma gelecekte işlenecek suçların önüne geçebilmek için önemli ve faydalıdır. Bunun yanı sıra bu çalışmada benzer veriler üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin hangisinin daha başarılı olacağı tespit edilmeye çalışılmıştır. Veri madenciliği yaklaşımlarını kullanarak şehirdeki suç olaylarının yeri, türü ve zamanı tahmin edilmektedir. Ayrıca, haftanın belirli günlerinde veya günün belirli saatlerinde daha fazla suç işlendiğine yönelik bazı ilginç bulgulardan bahsedilecektir. Son aşamada ise suçların sınıflandırılması ve sınıflandırma algoritmalarının başarısının karşılaştırılması hedeflenmektedir. Bu çalışmada uygulanan makine öğrenmesi yöntemleri sırası ile AdaBoost, K-Nearest-Neighbour, Logistic Regression, Naive Bayes ve Random Forest algoritmalarıdır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılmasında literatürde kabul görmüş metrikler olan Accuracy, Precision, F1_Score, Macro Average ve Weighted Average değerleri kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, due to the increasing number of crime incidents, use of technology has become a necessity in the solving of crime incidents. This study consists of operations performed on data set that contains the data of crimes committed in San Francisco. Considering the time and place of the crime event, a comparison is made using different Machine learning methods in classifying the type of crimes committed in San Francisco. This study is important and useful in order to prevent future crimes. In addition, it was tried to determine which of the machine learning methods would be more successful on similar data in this study. Using data mining approaches, the location, type and time of crime events in the city are estimated. Furthermore, some interesting findings that more crimes are committed on certain days of the week or at certain times of the day will be mentioned. In the last stage, it is aimed to classify crimes and compare the success of classification algorithms. Machine learning methods applied in this study; AdaBoost, K-Nearest-Neighbour, Logistic Regression, Naive Bayes and Random Forest algorithms. In the comparison of machine learning methods, Accuracy, Precision, F1_Score, Macro Average and Weighted Average values, which are accepted metrics in the literature, were used.
Benzer Tezler
- İlan ve reklam vergisinin hukuki niteliği
Legal characteristic of announcement and advertisement tax
İHSAN BAHRİ BELLEK
- Optimization of geometry of the driving electric field for better detection efficiency of radon decay products
Radon bozunum ürünlerinin daha iyi bir verim ile detekte edilebilmesi için radon deteksiyon sistemin elektrik alan geometrisinin optimizasyonu
ESRA BARLAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENAP Ş. ÖZBEN
- Kişilerin kimliğini tespit etmede polise yardımcı olan imza-parmak izinin tetkiki ve parmak izi arşivinin önemi
Başlık çevirisi yok
ARİF ÖKSÜZ
- Likit göz kalemlerinin adli amaçlı fourier transform ınfrared spektrofotometresi (FTIR) ile incelenmesi
Investigation of liquid eyeliners with forensic fourier transform infrared spectrophotometer (FTIR)
SERRA ONURSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Adli TıpÜsküdar ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYLİN YALÇIN SARIBEY