Kategorik değişken için makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarının incelenmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 815159
- Danışmanlar: PROF. DR. BETÜL KAN KILINÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Makine öğrenmesi yöntemleri ve buna bağlı çalışmalar son yıllarda yaygın bir şekilde kullanım alanı bulmuş buna bağlı olarak gelişime açık bir hale gelmiştir. Bu tez çalışmasında, sınıflandırma problemlerinde karşılaşılan dengesizlik durumları incelenecektir. Buna göre, ikili sınıf dengesizliği problemi ele alınarak farklı oranlarda dengesizlik içeren sınıflara bir benzetim çalışmasıyla, sınıf dengesizliği problemini çözmek için çeşitli yeniden örnekleme yöntemleri kullanılarak, boosting topluluk öğrenmesi yöntemlerinden Adaptive boosting, Gradient Boosting Machines ve Extreme Gradient Boosting yöntemlerinin başarı performansları ve süre karşılaştırılması yapılacaktır.
Özet (Çeviri)
In recent years, machine learning algorithms and related studies have become widespread and depending on that its development is being evolved in time. In this thesis, imbalanced data problems in classi cation studies have been investigated. By conducting a simulation study, the ensemble learning methods such as Adaptive Boosting, Gradient Boosting Machines and Extreme Gradient Boosting were applied to the data sets having imbalanced problems to compare the performance and processing time of those with various ratios of imbalance scenarios using dierent sampling methods.
Benzer Tezler
- Eğilim skoru eşleştirme yöntemlerinin performanslarının değerlendirilmesi ve web tabanlı bir arayüzün geliştirilmesi
Evaluating the performance of propensity score matching methods and developing a web based interface
GÜLDEN HAKVERDİ
Doktora
Türkçe
2023
BiyoistatistikEge ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TİMUR KÖSE
PROF. DR. CEMİL ÇOLAK
- Kronik hepatit C hastalığı risk belirlenmesinde sıralı lojistik regresyon ve makine öğrenme algoritmalarının sınıflama performansının karşılaştırılması
Comparison of classification performance of ordinal logistic regression and machine learning algorithms for risk determination of chronic hepatitis C disease
ALİ VASFİ AĞLARCI
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZ BAL
- A statistical approach to job matching problem via difference metrics and data mining
Fark metriği ve veri madenciliği kullanılarak iş eşleştirme problemine istatistiksel bir yaklaşım
AHMET FATİH ORTAKAYA
Doktora
İngilizce
2016
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM İLK
DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
- Su kalitesinin makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi
Water quality prediction using machine learning algorithms
YASİN AKTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
KimyaMunzur ÜniversitesiKimyasal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHARREM İNCE
- Perakende hazır giyim firmasında makine öğrenmesi yöntemleriyle satış tahmini
Sales forecasting in a retail fashion company using machine learning methods
ŞEYMA GÖNEN HALICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ