Kararlı Ve Başarımı Yüksek Öznitelik Seçimi

dc.contributor.advisor Çataltepe, Zehra tr_TR
dc.contributor.author Gülgezen, Gökhan tr_TR
dc.contributor.department Bilgisayar Mühendisliği tr_TR
dc.contributor.department Computer Engineering en_US
dc.date 2009 tr_TR
dc.date.accessioned 2009-06-19 tr_TR
dc.date.accessioned 2015-04-07T13:59:29Z
dc.date.available 2015-04-07T13:59:29Z
dc.date.issued 2009-06-19 tr_TR
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2009 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2009 en_US
dc.description.abstract Bu çalışmada, öncelikle MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance) ve FCBF (Fast Correlation-Based Filter) öznitelik seçme algoritmaları tanıtılarak başarım yönünden karşılaştırılmaları yapılmıştır. Ardından iki öznitelik kümesi arasındaki kararlılık değerini ölçen yeni bir kararlılık ölçütü ortaya konulmuştur. MRMR algoritmasının kullandığı iki seçim kriteri olan MID (Mutual Information Difference) ve MIQ (Mutual Information Quotinent) yöntemleri hem başarım hem de kararlılık yönünden karşılaştırılmıştır. Bu iki metodun başarım yönünden yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Diğer taraftan özellikle küçük veri kümeleri için MID yöntemi MIQ yöntemine göre daha kararlı öznitelik kümeleri ile sonuçlanmıştır. MID yönteminin neden daha kararlı bir öznitelik seçim kriteri olduğu teorik olarak ortaya konulmaya çalışılmış ve bu sav deneysel olarak desteklenmiştir. Ayrıca eğitim veri kümelerinin örnek sayısını azaltarak öznitelik seçme algoritmalarının kararlılığını ve başarımını ölçen bir deneysel metodoloji modeli sunulmuştur. MRMR algoritması için, özniteliklerin sınıf etiketleri ile ilişkisinin ve öznitelik artıklığının öznitelik seçimindeki etkisini bir parametre yardımıyla kontrol eden yeni bir seçim kriteri, ortaya konularak değişik parametre değerleri için farklı veri kümelerinde yeni seçim kriterinin kararlılık ve başarım değerleri gözlenmiştir. Yeni seçim kriteri ile öznitelik seçiminde kararlılığın kontrol edilebileceği deneysel olarak gösterilmiştir. tr_TR
dc.description.abstract In this study, firstly MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance) and FCBF (Fast Correlation-Based Filter) feature selection algorithms are presented and compared to each other according to accuracy. Afterwards a new stability measure that can measure the stability between two sets of features is introduced. The two feature evaluation methods within MRMR, MID (Mutual Information Difference) and MIQ (Mutual Information Quotinent) are compared both in stability and accuracy. These two methods result in features with similar accuracy. On the other hand, especially for small data sets, MID results in more stable feature sets than MIQ. Theoretical explanation for why MID is a better cirteria for small sample size is given and it is supported with experimental test results. A new experimental model is also introduced in order to measure the accuracy and the stability of a feature selection algoritm for the case of a reduction of training samples. A new feature selection criterion where redundancy and relevance of selected features are controlled by parameter is presented and using the predefined model, its accuracy and stability values are obtained for different parameter values for various datasets. It is empirically shown that stability of feature selection can be controlled using new criterion. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/333
dc.publisher Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Science and Technology en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.subject öznitelik seçimi tr_TR
dc.subject kararlılık tr_TR
dc.subject mrmr algoritması tr_TR
dc.subject fcbf algoritması tr_TR
dc.subject feature selection en_US
dc.subject stability en_US
dc.subject mrmr algorithm en_US
dc.subject fcbf algorithm en_US
dc.title Kararlı Ve Başarımı Yüksek Öznitelik Seçimi tr_TR
dc.title.alternative Stable And Accurate Feature Selection en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.alt
Ad:
9441.pdf
Boyut:
5.21 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.14 KB
Format:
Plain Text
Açıklama