Repository logoGCRIS
  • English
  • Türkçe
  • Русский
Log In
New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
Home
Communities
Browse GCRIS
Entities
Overview
GCRIS Guide
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Par, Öznur Esra"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Conference Object
    Sınıflandırmada Küçük ve Dengesiz Veri Kümesi Problemi
    (2019) Par, Öznur Esra; Akçapınar Sezer, Ebru; Sever, Hayri
    Verilerinin sınıflandırılması, veri kümesinin küçük ve dengesiz olması durumunda zorlaşmakta ve sınıflama performansını direkt etkilemektedir. Veri setinin küçük olması ve/veya sınıflar arasında dengesizlik olması veri madenciliğinde büyük bir sorun haline gelmiştir. Sınıflama algoritmaları, veri setlerinin yeterli büyüklüğe sahip, dengeli olduğu varsayımı üzerine geliştirilmiştir. Bu algoritmaların çoğu, azınlık sınıfındaki örnekleri göz ardı ederken veya yanlış sınıflandırırken, çoğunluk sınıfa odaklanır. Medikal veri madenciliğinde bazı kısıtlardan dolayı küçük ve dengesiz veri seti problemi ile sıklıkla karşılaşılmaktadır. Çalışma kapsamında erişime açık hepatit veri seti, küçük veri setlerine bölünmüş, oluşturulan her bir veri seti uzaklık tabanlı yöntemlerle çoğaltılmıştır. Çoğaltılan veri setleri dört farklı makine öğrenmesi algoritması (Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes ve Karar Ağacı) kullanılarak sınıflandırılmış, elde edilen sınıflama sonuçları karşılaştırılmıştır.
Repository logo
Collections
  • Scopus Collection
  • WoS Collection
  • TrDizin Collection
  • PubMed Collection
Entities
  • Research Outputs
  • Organizations
  • Researchers
  • Projects
  • Awards
  • Equipments
  • Events
About
  • Contact
  • GCRIS
  • Research Ecosystems
  • Feedback
  • OAI-PMH

Log in to GCRIS Dashboard

GCRIS Mobile

Download GCRIS Mobile on the App StoreGet GCRIS Mobile on Google Play

Powered by Research Ecosystems

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Feedback