Karar Ağaçları ve Yapay Sinir Ağlarının Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorAltaş, Dilek
dc.contributor.authorGülpınar, Vildan
dc.date.accessioned2021-11-20T10:33:21Z
dc.date.available2021-11-20T10:33:21Z
dc.date.issued2012
dc.departmentTrakya Üniversitesien_US
dc.description.abstractThe traditional statistics method is frequently used in classification problems. However data mining techniques draw more attention day by day because they do not have any assumption and their classification performance is determined to be stronger via many researches. In this study the Decision Trees and Artificial Neural Networks data mining techniques will be introduced and the classification performances of these methods will be compared with application sample. In the application 9 macroeconomic variable data of member and candidate states of the European Union (EU) have been used. The aim of the application is to determine whether the factor of ‘increasing the economical development level’ is effective or not and if it is which variables are more important. The data have been analyzed via machine training package program of WEKA. C4.5 algorithm has been used for KA analysis whereas Multilayer Perceptrons have been used for YSA analysis.en_US
dc.description.abstractGeleneksel istatistik teknikler sınıflandırma problemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak herhangi bir varsayıma sahip olmayan ve yapılan çok sayıda çalışma ile sınıflandırma performanslarının daha güçlü olduğu belirlenen Veri Madenciliği (VM) tekniklerine olan ilgi her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmada, VM tekniklerinden Karar Ağaçları (KA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA)teknikleri tanıtılarak, bu yöntemlerin sınıflandırma performansları bir örnek uygulama ile karşılaştırılmıştır.Uygulamada Avrupa Birliği (AB)’ne üye ve aday ülkelere ait 9 makro ekonomik değişken verileri kullanılmıştır. Uygulamanın amacı bir ülkenin AB üyesi olmasında ‘ekonomik gelişmişlik düzeyini arttırma’ faktörünün etkili olup olmadığını tespit etmek ve etkili ise hangi değişkenlerin daha önemli olduğunu belirlemektir. Veriler, makine öğrenme paket programı olan WEKA yardımıyla analiz edilmiştir. KA analizi için C4.5. algoritması, YSA analizi için Çok Katmanlı Algılayıcılar yöntem kullanılmıştır.en_US
dc.identifier.dergipark326695en_US
dc.identifier.endpage22en_US
dc.identifier.issn1305-7766
dc.identifier.issn2587-2451
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/trakyasobed/issue/30250/326695
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/322018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14551/6840
dc.identifier.volume14en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTrakya Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofTrakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz20240608_ID_Qen_US
dc.subjectDecision treesen_US
dc.subjectArtificial neural networksen_US
dc.subjectC4.5 Algorithmsen_US
dc.subjectMultilayer perceptronsen_US
dc.subjectEuropean Union.en_US
dc.subjectKarar ağaçlarıen_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectC4.5 Algoritmasıen_US
dc.subjectÇok katmanlı algılayıcılaren_US
dc.subjectAvrupa Birliği.en_US
dc.titleKarar Ağaçları ve Yapay Sinir Ağlarının Sınıflandırma Performanslarının Karşılaştırılmasıen_US
dc.title.alternativeA Comparison of Classification Performances of the Decision Trees and the Artificial Neural Networksen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
6840.pdf
Boyut:
3.07 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu