Regresyon yöntemlerinin performans analizi
Performance analysis of regression methods
- Tez No: 933557
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT FİRLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Bu yüksek lisans tezinde, kalp krizi verileri üzerinde çeşitli regresyon yöntemlerinin performans analizi yapılmıştır. Lineer regresyon, lojistik regresyon, ridge regresyon ve destek vektör regresyonu gibi yöntemler kullanılarak, kalp krizi olasılığını tahmin etme ve analiz etme üzerine odaklanılmıştır. Çalışmanın amacı, her bir regresyon yönteminin performansını değerlendirerek, kalp krizi ile ilişkilendirilen faktörleri en doğru şekilde tahmin eden optimal yöntemi belirlemektir. Tezin birinci bölümünde, tıbbi veri analizi ve kalp krizi tahmini ile ilgili mevcut literatür incelenmiştir. İkinci bölümde, kullanılan kalp krizi veri seti hakkında detaylı bilgiler verilmiş ve veri bütünlüğünü sağlamak için yapılan ön işleme adımları açıklanmıştır. Üçüncü bölümde, regresyon yöntemlerinin teorik temelleri ve bu yöntemlerin kalp krizi veri setine uyarlanması ele alınmıştır. Dördüncü bölümde, regresyon yöntemlerinin performansını değerlendirmek için kullanılan doğruluk, hassasiyet ve geri çağırma gibi performans metrikleri açıklanmıştır. Beşinci bölümde, farklı regresyon yöntemlerinin kalp krizi verilerine uygulanmasından elde edilen sonuçlar sunulmuş ve her bir yöntemin güçlü ve zayıf yönleri vurgulanmıştır. Altıncı bölümde, bulguların analizi yapılarak, belirlenen optimal regresyon yönteminin gerçek dünya senaryolarındaki potansiyel uygulamaları tartışılmıştır. Son bölümde ise, ana bulgular özetlenmiş, çalışmanın sınırlamaları ve gelecekteki araştırmalar için öneriler sunulmuştur. Bu çalışma, tıbbi alanda regresyon analizinin uygulanabilirliğini artırmayı ve kalp krizi tahmininde en etkili yöntemi belirlemeyi amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This master's thesis conducted a performance analysis of various regression methods on heart attack data. Methods such as linear regression, logistic regression, ridge regression, and support vector regression were employed to predict and analyze the likelihood of a heart attack. The aim of the study was to evaluate the performance of each regression method to identify the optimal one that most accurately predicts factors associated with heart attacks. In the first section, a comprehensive review of the existing literature on medical data analysis and heart attack prediction was presented. The second section provided detailed information about the heart attack dataset used and explained the preprocessing steps taken to ensure data integrity. The third section focused on the theoretical foundations of the regression methods and their application to the heart attack dataset. The fourth section explained the performance metrics used to evaluate the regression methods, such as accuracy, precision, and recall. The fifth section presented the results obtained from applying different regression methods to the heart attack data, highlighting the strengths and weaknesses of each method. In the sixth section, the findings were critically analyzed, discussing the potential applications of the identified optimal regression method in real-world scenarios. The final section summarized the main findings, outlined the limitations of the study, and provided suggestions for future research. This study aims to enhance the applicability of regression analysis in the medical field and provide valuable insights to identify the most effective regression method for heart attack prediction.
Benzer Tezler
- Döviz kuru tahmininde yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyon analizi performans karşılaştırması
Performance comparison of artificial neural networks and multilinear regression analysis in foreign exchange forecasting
BAHRİ FATİH TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAHATTİN KOÇ
- Firma performans analizinde makine öğrenmesi: Düzenlileştirici regresyon yöntemleri
Machine learning in firm performance analysis: Regularization methods
ÖNDER DORAK
- Parametrik olmayan MİDAS regresyon
Nonparametric MİDAS regression
MESUT ÖZDİNÇ
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR
- Comparative financial performance analysis of the Ethiopian and Turkish banking sectors: Application of traductional and machine learning methods
Etiyopya ve Türkiye bankacılık sektörlerinin karşılaştırmalı finansal performans analizi: Geleneksel ve makine öğrenimi yöntemlerinin uygulanması
IMAN MOHAMED LOUBACK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
BankacılıkOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE AKTAŞ BOZKURT
- Çoklu bağlantı durumunda yanlı regresyon yöntemlerinin incelenmesi
Examination of biased regression methods under multicollinearity
DİLDAR AYŞE DERMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyoistatistikOrdu ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YELİZ KAŞKO ARICI