Geri Dön

Feature selection by machine learning to predict gentrification in İstanbul

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 852538
  2. Yazar: ELVAN KAHRAMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEUNGİL LEE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Urban and Regional Planning
  6. Anahtar Kelimeler: Gentrification, Feature Selection, Machine Learning, Istanbul, Prediction
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: University of Seoul
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Gentrification tends to increase the economic value in neighborhoods. Finally, it creates socioeconomic stress there and ends up with displacement due to a decrease in affordability for old inhabitants. It has started to affect almost all districts in Istanbul. This study discusses the negative effects of gentrification in Istanbul as a unique case and how to mitigate it. Recent studies in the field of machine learning are allowing us to predict how and where complex urban problems will occur in the future. This study focuses on feature selection which is a key problem and the essential part of machine learning studies. Feature selection is a data preprocessing approach which is effective to prepare especially high-dimensional data. The objectives of feature selection are preparing clean and understandable data, allowing to study with high-dimensional data and, improving performance of models by building more comprehensive machine learning models. The datasets are collected for eleven districts named Ataşehir, Beyoğlu, Bakırköy, Başakşehir, Beşiktaş, Kadıköy, Kartal, Küçükçekmece, Sarıyer, Ümraniye, Ü sküdar. Gentrification is measured by census track data which consists of net migration rate and change of education level. Since the triggering relationship between gentrification and increasing economic value, a point of interest dataset which consists of 17000 rows approximately is used to select the features which identify gentrification most. In conclusion, a machine learning model is provided which scores features of POI dataset to identify the most important ones which will give a strong idea for further studies to predict gentrification. It sets out the effects on policies which will combat gentrification.

Özet (Çeviri)

Özet çevirisi mevcut değil.

Benzer Tezler

  1. Feature selection by machine learning to predict urban gentrification in istanbul

    Istanbul'da soylulaşma tahmininde makine öğrenmesiyle öznitelik seçimi

    ELVAN KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaUniversity of Seoul

    Kentsel Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEUNGIL LEE

  2. Metastatik kolorektal kanser tanılı hastaların birinci basamak tedavisinde hedefe yönelik ajan seçiminin 'makine öğrenmesi' ile prediksiyonu

    Prediction of targeted agent selection by 'machine learning' in first-line treatment of patients diagnosedwith metastatic colorectal cancer

    ALKIM YOLCU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İç HastalıklarıManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ATİKE PINAR ERDOĞAN

  3. Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi

    Development of a new machine learning-based method for the diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease

    ENGİN MELEKOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK

  4. Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data

    Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları

    İSMAİL BİLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  5. Meme kanserli hastalarda Flor-18 florodeoksiglukoz pozitron emisyon tomografisi/bilgisayarlı tomografisinin radyomiks analizinin neoadjuvan kemoterapi yanıtını öngörü değeri

    Predictive value of radiomics analysis of Flor-18 flurodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography in response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer patients

    DİLEK ALGUR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer TıpErciyes Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TUTUŞ