Geri Dön

Prototype based low-dimensional kernels for interpretable classification

Yorumlanabilir sınıflandırma için prototip temelli eşleme fonksiyonları

  1. Tez No: 831031
  2. Yazar: GÜRHAN CEYLAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HALUK YAPICIOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Yapay öğrenme alanında yorumlananilirlik, özellikle sağlık ve finans gibi yüksek riskli alanlarda model tahminlerine olan güveni sağlamak açısından önem taşımaktadır. Doğrusal modeller, girdi öznitelikleri ve çıktı tahminleri arasındaki ilişkileri temsil etmedeki basitlikleri ve şeffaflıkları nedeniyle yorumlanabilir kabul edildir. Ancak, tahnin performansları karmaşık senaryolarda sınırlı olabilmektedir. Bu araştırma, doğrusal modellerin yorumlanabilirliğini korurken tahmin performansını artırmak için prototiplere (asıl örneklere) dayalı eşleme fonksiyonları önermektedir. Prototipler, model tahminleri için sezgisel açıklamalar sağlamak üzere kullanılabilen temsili veri örnekleridir. Önerilen eşleme fonksiyonları, orijinal girdi özniteliklerine ek olarak prototiplere olan mesafeye dayalı yeni özellikler ekler. Bu sayede, doğrusal modellerin yorumlanabilirliği korunurken karmaşık ilişkileri yakalamasına olanak sağlanır. Önerilen eşleme fonksiyonları, çeşitli veri kümeleri üzerinde değerlendirilerek, yorumlanabilirliği korurken iyieştirilmiş tahmin performansları sağladığı gösterilmiştir. Prototiplerin kullanımı, model tahminlerine açıklamalar sağlayarak uygulayıcıların modeller tarafından verilen nihahi kararları anlamalarına olanak tanır. Bu çalışma, doğrusal modellerin tahmin performansları ve yorumlanabilirlikleri arasındaki ödünleşimi dengeleyen özgün eşleme fonsksiyonları ile yapay öğrenme alanına katkıda bulunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Interpretability in machine learning is crucial for building trust and understanding in model predictions, particularly in high-stakes domains, such as healthcare and finance. Linear models are considered interpretable due to their simplicity and transparency in representing relationships between input features and output predictions. However, their prediction performance may be limited in complex scenarios. To address this challenge, this research proposes using mapping functions based on prototypes to enhance prediction performance while preserving the interpretability of linear models. Prototypes are representative examples of the data that can be used to provide intuitive explanations for model predictions. The proposed mapping functions keeps original input features and, adds new features based on the distance to the prototypes, allowing linear models to capture complex relationships while maintaining interpretability. The proposed mapping functions are evaluated on various datasets, demonstrating improved prediction performance while maintaining interpretability. The use of prototypes provides intuitive explanations for model predictions, allowing practitioners to comprehend the final decisions made by the models. This work contributes to the field of machine learning by providing novel mapping functions to balancing prediction performance and interpretability in linear models

Benzer Tezler

  1. A semantic vector space model using Euclidean distance based relatedness

    Öklid uzaklığını kullanarak anlamsal yakınlık hesaplayan bir vektör uzayı modeli

    ÇAĞATAY NEFTALİ TÜLÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT ORHAN

  2. IE4 verim sınıfı senkron relüktans motor tasarımı

    Design of IE4 efficiency level synchronous reluctance machine

    NEZİH GÖKHAN ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE ERGENE

  3. Sikloid hız düşürücü tasarımı ve prototip imalatı

    Cycloid speed reducer design and prototype manufacturing

    MERT KAYIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ÖZDEMİR

  4. Tersine tasarım yönteminin düşük hızlı eksenel fanlara uygulanması

    Application of inverse design method to low speed axial flow fans

    HIDIR MARAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LEVENT KAVURMACIOĞLU

  5. Three dimensional medical ultrasonic imaging in biomedical applications

    Tıbbi uygulamalarda üç boyutlu medikal ultrasonik görüntüleme

    AHMET ÖZKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET