BAZI DENETİMLİ ÖĞRENME ALGORİTMALARININ R PROGRAMLAMA DİLİ İLE KIYASLANMASI COMPARISON OF SOME SUPERVISED LEARNING ALGORITHMS R PROGRAMMING LANGUAGE НЕКОТОРЫЕ КОНТРОЛИРУЕМОГО ОБУЧЕНИЯ АЛГОРИТМОВ НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ R ПО СРАВНЕНИЮ С
Journal Title: Karadeniz Uluslararası Bilimsel Dergi - Year 2018, Vol 37, Issue 37
Abstract
Yapay zekâ bilgisayarların insanların düşünce sistemlerini taklit ederek karmaşık problemlere çözüm üretebilme yeteneklerine verilen addır. Makine öğrenmesi ise yapay zekânın önemli bir alt dalıdır. Makine öğrenmesi, çeşitli görevlerin öğrenilmesi, mantıksal ve ikili çıkarımlar yoluyla otomatik hesaplama yöntemlerini kapsayan bir süreç olarak ele alınabilir. R yazılımı pek çok istatistiksel hesaplamanın yanı sıra makine öğrenmesi algoritmasında ki başarısıyla da ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmada R yazılımının sınıflandırma amacıyla kullandığı çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. Bu amaçla, UCI Makine Öğrenme Havuzundan, elde edilen gerçek verilere çeşitli makine öğrenme algoritmaları uygulanmış ve sınıflandırma algoritmaları birkaç kriter kullanılarak karşılaştırılmıştır. Hesaplanan kriterlerden olan; kesinlik, doğruluk, duyarlılık ve F ölçütü hareketle, sınıflandırma tekniklerinin kıyaslanması yapılmıştır. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda, üç kriterde en iyi sınıflandırmayı yapan Lojistik Regrasyon algoritmasının diğer algoritmalara göre daha başarılı olduğu görülmüştür. Tüm ölçütlerden en iyi ikinci performansı gösteren algoritma Navie Bayes algoritması olmuştur. Artificial intelligence is given to computers' ability to imitate people's thought systems and produce solutions for complex problems. Machine learning is an important subdivision of artificial intelligence. Machine learning can be viewed as a process involving the learning of various tasks and automatic calculation methods through logical and binary inferences. R programming comes to the forefront with its success in machine learning algorithm as well as many statistical calculations. In this study, the performances of various machine learning algorithms used by R programming for classification purposes are compared. For this purpose, various machine learning algorithms have been applied to real data obtained from UCI Machine Learning Pool and classification algorithms have been compared using several criteria. The calculated criteria are; precision, accuracy, sensitivity, and classification techniques based on the F-measure. As a result of these comparisons, it is seen that Logistic Regulation algorithm, which makes the best classification in the three criteria, is more successful than the other algorithms. The algorithm that has the second best performance of all criteria has been the Navie Bayes algorithm. Искусственный интеллект дает способность компьютеров подражать системам мышления людей и выработать решения сложных проблем. Машиноведение является важным подразделением искусственного интеллекта. Машиноведение можно рассматривать как процесс, включающий изучение различных задач и автоматических методов расчета посредством логических и двоичных выводов. R-программирование выходит на первый план с его успехом в алгоритме машинного обучения, а также во многих статистических расчетах. В этом исследовании сравниваются характеристики различных алгоритмов машинного обучения, используемых программированием R для целей классификации. С этой целью различные реальные алгоритмы машинного обучения были применены к реальным данным, полученным из UCI пула машинного обучения, и алгоритмы классификации были сопоставлены по нескольким критериям. Вычисленные критерии: Сравнивались точность, точность, чувствительность и методы классификации на основе F-меры. В результате этих сравнений видно, что алгоритм логистической регуляции, который делает лучшую классификацию по трем критериям, более успешным, чем другие алгоритмы. Алгоритм, который имеет вторую лучшую производительность по всем критериям, был алгоритмом Наивного Байеса.
Authors and Affiliations
Yusuf Murat KIZILKAYA, Ayşe OĞUZLAR
Keywords
Related Articles
- EP ID EP277806
- DOI 10.17498/kdeniz.405746
- Views 82
- Downloads 0
ŞANLIURFA İLİ YÜZEY ARAŞTIRMASI, 2017 ARCHAEOLOGICAL SURVEY IN ŞANLIURFA PROVINCE, 2017 ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЛЬЕФА МЕСТНОСТИ ОКРЕСТНОСТЕЙ ШАНЛЫУРФЫ, 2017
Şanlıurfa Merkez ilçesi sınırları içerisinde bulunan bölgede 2013 yılından bu yana Prehistorik dönemler ile ilgili yüzey araştırması yapılmaktadır. Yüzey araştırmalarına 2017 yılında da devam edilmiş, Neolitik, Paleoliti...
YER ADLARI (TOPONİMİ) AÇISINDAN “TARAMA SÖZLÜĞÜ” “TARAMA SÖZLÜĞÜ” IN TERMS OF TOPONOMY "СЛОВАРЬ СПРАВОЧНИК" С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ ТОПОНИМИИ
Günümüzdeki yer adlarına anlam ve köken açısından bakılacak bir başka eser de Tarama Sözlüğü’dür. Divanu Lugait’t-Turk ve Derleme Sözlüğü’nün yanı sıra Tarama Sözlüğü de yer adlarına kaynaklık teşkil etmektedir. 1935 yıl...
ВОСПРИЯТИЕ ЛИЧНОСТИ БРЕНДОВ: ИССЛЕДОВАНИЕ БРЕНДОВ АВТОМОБИЛЕЙ
Понятие бренда имеет значение как личность, в которой выражают себя потребители. В этом отношении концепция индивидуальности бренда используется для передачи черт характера человека брендам. С влиянием глобализации и тех...
ФУНКЦИЯ ПРОСТРАСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО ХРОНОТОПА В ПОЭМЕ НИКОЛОЗА БАРАТАШВИЛИ «БЕДИ КАРТЛИСА»
В статье рассматривается функция пространственно-временного хронотопа в поэме Н. Бараташвили "Судьба Картли". В Работе особое внимание уделено на архитектонике исторического времени и пространства. В поэме описываются...
HATAY’DA SAĞLIK SORUNLARINI GİDERMEK İÇİN BAŞVURULAN BAŞLICA HALK HEKİMLİĞİ UYGULAMALARI MAIN FOLK MEDICINE APPLICATIONS APPLIED IN HATAY TO HEAL HEALTH PROBLEMS ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ НАРОДНОЙ МЕДИЦИНЫ ПРИ ЛЕЧЕНИИ ЧЕЛОВЕКА В ХАТАЕ.
İlkel toplumlarda yaşayan insanlar, açıklanamayan birçok olayda olduğu gibi hastalıkların da doğaüstü güçlerle ilişki olduğu inancını taşımaktaydılar. Bundan dolayı ilk insan topluluklarında büyü ve sihir yapma, adak ada...