Yazar "Bozok, Semih Can" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Öznitelik seçim yöntemlerindeki yanlılık etkisinin sınıflandırma başarısı açısından değerlendirilmesi
    (Bursa Teknik Üniversitesi, 2023) Bozok, Semih Can; Gümüş, Ergün
    Günümüz dünyasında veri her yerde, bol bir şekilde, rahatlıkla ulaşılabilir bir haldedir. Veri bol, elde etmesi kolay ama sürekli olarak artan bir yapıda olması nedeniyle işlenmesi, anlamlı hale getirilmesi giderek zorlaşmaktadır. Özellikle büyük veri çalışmaları, görüntü tabanlı çalışmalar, veri akışı tabanlı çalışmalarda özniteliklerin anlamlı alt kümeler şeklinde azaltılması önem kazanmaktadır. Öznitelik seçimi yapılmazsa, işlemci gücü yoğun bir şekilde kullanılmakta, sınıflandırıcıların eğitim süresi uzamakta ve bu durum da bazı verileri işlenemez hale getirmektedir. Makine öğrenmesinde öznitelik seçimi günümüzde çok ilgi gören bir çalışma alanıdır. Öznitelik seçimi verideki özniteliklerin sayısını azaltarak boyutsallık lanetinden (curse of dimensionality) kaçınmayı amaçlamaktadır. Bu amaç için veriyi çeşitli yaklaşımlarla incelemeye alır, çeşitli karar verme mekanizmaları kullanarak en anlamlı olan öznitelikleri seçer. Öznitelik seçimi yapılırken verinin doğasında bulunan etkiler nedeniyle yanlılık etkisi oluşabilmektedir. Yanlılık etkisi öznitelik seçimini olumsuz yönde etkilemektedir. Öznitelik seçiminde önemli konulardan biri de kullandığımız eğitim, geçerleme (validation) ve test kümesinin iterasyonlar bazlı değişiminin yanlılık etkisi ortaya çıkarmasıdır. Örnek sayısı ile seçilen özniteliklerin değişimi arasındaki ilişki de önemli bir konudur. Örnek sayısının fazla olduğu durumlarda öznitelik seçimi yaptığımızda her seferinde benzer öznitelik alt kümesinin seçilmesi beklenmektedir. Yanlılık etkisinden kaçınmak için çeşitli çapraz geçerleme yöntemleri kullanmak etkiyi azaltma yönünde olumlu bir durum oluşturmaktadır. Veriyi farklı çapraz geçerleme yöntemleri kullanarak öznitelik seçimine sokmamız farklı benzerlik metriği oranı vererek yanlılık etkisinin hangi yöntemde daha az olduğu hakkında bize bilgi vermektedir. Bu konuyla ilgili araştırmalar yoğun bir ilgiyle sürmektedir. Tez çalışmasında üç farklı veri seti ve üç farklı öznitelik seçim yöntemi kullanılarak öznitelik seçimi yapılmıştır. Söz konusu öznitelik seçim yöntemleri de üç farklı çapraz geçerleme yöntemi ve üç farklı sınıflandırıcı ile çalıştırılmıştır. Bu sayede seksen bir farklı çalıştırma yapılmıştır. Yapılan çalışmalar için iki farklı benzerlik metriği kullanılarak yanlılık etkisi gözlemlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre veri setinden ve öznitelik seçim yönteminden bağımsız olarak yanlılık etkisinin en az olduğu çapraz geçerleme yöntemi tespit edilmiştir.