Geri Dön

Resampling based regression approach for what-if analysis

What-if analizi için yeniden örneklemeli regresyon yaklaşımı

  1. Tez No: 814864
  2. Yazar: ALİ ALICI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Regresyon ve sınıflandırma modellerinin beklenilen performansı göstermesini engelleyen en yaygın problemlerden biri değişkenler arası güçlü korelasyon durumu yani çoklu bağlantı problemidir. Bu durum ortaya çıktığında, her bir değişkenin bağımlı değişken üzerindeki bireysel etkisini belirlemek zor olabilmektedir. Çoklu bağlantı varsa, modelden bir veya daha fazla ilişkili değişkenin kaldırılması veya bunların makine öğrenmesi modellerinden tutarlı sonuçlar almayı sağlamak için tek bir bileşik değişkene birleştirilmesi sıklıkla başvurulan yöntemlerdendir. Ancak, makine öğrenmesi modellerini gerçek yaşam problemlerine uygularken, tüm değişkenleri bir arada tutmak ve hedef üzerindeki bireysel etkilerini gözlemlemek bazen model performansından daha da önemli olabilmektedir. Bu ihtiyaç özellikle, birbirine bağlı süreçler ile ilerlyen iş modellerinde ortaya çıkmaktadır. Bu tip iş modellerinde süreçlerin birbiri ardına olması sebebiyle, her bir sürecin temsil ettiği değişken bir diğeriyle kuvvetli korelasyon içerir. Bu çalışmada; bu tip iş modelleri için, tüm bağımlı değişkenleri model içerisinde tutarak hedefle olan ilişkilerini açıklamaya çalışan yeni bir yaklaşım üzerinde durulacaktır. Bu yöntemin amacı çoklu bağlantı problemini çözmek değil, sadece bu problemin ortaya çıktığı durumlarda hedef değişkenle bağımlı değişkenlerin arasındaki ilişkiyi daha doğru bir biçimde yansıtmaktır. Önerilen yaklaşım, herhangi bir bağımsız değişkende belirli bir değişiklik olduğunda hem bağımlı hedef değişkeninde hem de diğer bağımsız değişkenlerde ne olacağını göstermeye çalışmaktadır. Bu yönüyle, ana hedefi makine öğrenmesi modellerinin girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki ilişkiyi daha şeffaf ve yorumlanabilir bir şekilde açıklamak olan“açıklanabilir makine öğrenmesi”alanına da dokunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Regression and classification are two types of supervised learning tasks in machine learning. Though their target variable types are different their common objective is to find out the relationship between input and output variables. One of the most frequent problems that prevents regression and classification models from performing as expected is multicollinearity. If multicollinearity is present, it can be addressed by removing one or more of the correlated variables from the model or by combining them into a single composite variable to ensure getting consistent results from machine learning models. In practical applications of machine learning, particularly in funnel-based business models, it's often more crucial to monitor the unique impact of each variable on the target than to prioritize model performance. In this study we are trying to explore a solution to that type of problem in which we have to keep all dependent variables and explain their relationship with the target. While this method isn't a replacement for techniques like PCA or dimension reduction that handle multicollinearity, it mainly aids in understanding the relationship between dependent and independent variables in multicollinearity scenarios. Basically it will try to show what will happen on both target and other input variables while a certain change happens in any input variable. From that aspect it will also touch the field of“interpretable machine learning”of which the main objective is explaining the relationship between input and output variables of a machine learning model in a more transparent and interpretable way.

Benzer Tezler

  1. Güncel arazi örtüsü/kullanım haritalarının doğrudan ve dolaylı yaklaşımlar ile üretilmesi

    Generation of current land cover/use maps using direct and indirect approaches

    GÜLŞAH ALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF SERTEL

  2. Target tracking and sensor placement for doppler–only measurements

    Sadece doppler ölçümleriyle hedef izleme ve sensör yerleştirimi

    SÜLEYMAN AYAZGÖK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT ORGUNER

  3. The Turkish state as a ¨Neoliberal Leviathan¨ under the AKP

    AKP Döneminde Türk Devleti: ¨Neoliberal Leviathan¨ - Özel güvenlik şirketleri

    ABDULLAH ŞANVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Kamu Yönetimiİstanbul Şehir Üniversitesi

    Modern Türkiye Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EBRU KAYAALP

  4. Kur'an-ı Kerim'i taklit teşebbüsleri

    Attempts to i̇mi̇tate the holy Qur'an

    NUMAN ÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    DinMarmara Üniversitesi

    Temel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAKUP ÇİÇEK

  5. Pazarlamacılık sözleşmesi

    The commercial traveller's agreement

    İBRAHİM ÇAĞRI ZENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Hukukİstanbul Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİHAN AYDIN

  6. Bayesian modelling for asymmetric multi-modal circular data

    Asimetrik çokmodlu dairesel veriler için bayesci modelleme

    MUHAMMET BURAK KILIÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU AKYILDIZ

    PROF. DR. ASHİS SEN GUPTA