Sıralı küme örneklemesine dayalı makine öğrenmesi teknikleri
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SENA ASLAN
Danışman: Tuğba Yıldız
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllardaki hızlı veri artışı ve bu verileri analiz etmenin giderek zorlaşmasıyla birlikte, günümüzde birçok çalışma alanında makine öğrenmesi kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi, insan beyninin öğrenme mantığını esas alarak, çeşitli algoritma ve teknikler geliştirmeyi amaçlayan bilimsel çalışma alanıdır. Makine öğrenmesi algoritmaları, olayları inceler ve nasıl meydana geldiklerini anlamaya çalışır. Bu çabaları sonucunda, elde ettikleri sonuçlar ile genelleme yapma yeteneği kazanırlar. Makine öğrenmesi algoritmalarının bilgileri öğrenmeleri ve ne kadar iyi öğrendiklerinin değerlendirilmesi için; veri kümesi, eğitim ve test seti olarak ikiye ayrılır. Literatürde bu işlem, kullanıcının belirlediği bir oranda rastgele olarak yapılır. Bu tez çalışmasında; veri seti bölme işlemi, literatürde kullanılan yönteme ek olarak, Sıralı Küme Örneklemesi (SKÖ), Uç Değer SKÖ (USKÖ), Medyan SKÖ (MSKÖ) ve Yüzdelik SKÖ (YSKÖ) yöntemleriyle yapılarak, elde edilen sonuçların karşılaştırılması amaçlanmıştır. Farklı çalışma alanlarından seçilen gerçek hayat verileri, belirtilen yöntemler ile eğitim ve test setlerine ayrılmıştır. Eğitim setleri ile makine öğrenmesi algoritmaları eğitilerek, test setleri ile öğrenme başarıları sınanmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak; regresyon algoritmalarında hata kareler ortalamasının karekökü (HKOK) değerleri, sınıflandırma algoritmalarında ise doğru sınıflandırma oranları kullanılmıştır.