Mutabakat fonksiyonu kullanarak iş akışları optimizasyonu
Yükleniyor...
Tarih
2013
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tez çalısmasında is akıslarını karar ağaçları yardımıyla optimize edebilecek bir mutabakat fonksiyonu gelistirilmesi amaçlanmıstır. Gelistirilecek mutabakat fonksiyonunun hali hazırda bulunan karar ağaçları ile elde edilebilecek doğruluk değerlerinden daha yüksek doğruluk değeri bulması hedeflenmistir. Çalısma kapsamında kullanıcı verisinin, veri madenciliğine uygun hale getirilebilmesi için temizlenmesi, ardından bu veri üzerinden farklı boyutta örnek veriler seçilerek karar ağaçları olusturulması planlanmıstır. Farklı algoritma ve veri büyüklükleri ile olusturulan karar ağaçları bir mutabakat fonksiyonuna girdi olarak verilmistir. Gelistirilen mutabakat fonksiyonu ile elde edilen tahmin doğruluğunun tüm karar ağaçları içerisindeki en yüksek doğruluk oranına sahip algoritmadan daha yüksek doğruluk oranına sahip olması hedeflenmistir. Tez yedi bölümden olusmaktadır. Birinci bölümde tez hakkında genel bilgiler verilerek konuya giris yapılmıstır. ?ki, üç ve dördüncü bölümlerde sırasıyla karar ağaçları, regresyon analizi ve mutabakat fonksiyonu hakkında genel bilgiler verilmistir. Besinci bölümde uygulama ortamı tasarımı ve kullanılan veri setlerinden bahsedilmistir. Altıncı bölümde karar ağaçları ile yapılan uygulamanın sonuçları tablolar ile açıklanmıstır. Sonuç ve referanslar bölümleri ile tez tamamlanmıstır. Bu tez 2013 yılında tamamlanmıstır ve 70 sayfadan olusmaktadır.
The objective of this thesis is to prepare a consensus function that can optimize workflow via decision trees. It is aimed to create a consensus function that will have a higher degree of accuracy in comparison with the current decision tree algorithms. The study is planned to cover data cleaning for mining purposes and the preparation of decision trees by way of selecting various samples. Decision trees generated by various algorithms were assembled using a consensus function. By means of that consensus function, it is aimed to obtain greater accuracy value than the accuracies of the individual decision tree algorithms. The thesis consists of seven sections. The first section provides an introduction by giving general information about the thesis. General information regarding decision trees, regression analysis and consensus function are given in sections two, three and four respectively. The design of the test platform and the detailed descriptions of the data sets used are covered in the fifth section. Results of the experiments have been given in section six. The thesis is finalized with conclusion and references. This thesis has been completed in 2013 and consists of 70 pages.
The objective of this thesis is to prepare a consensus function that can optimize workflow via decision trees. It is aimed to create a consensus function that will have a higher degree of accuracy in comparison with the current decision tree algorithms. The study is planned to cover data cleaning for mining purposes and the preparation of decision trees by way of selecting various samples. Decision trees generated by various algorithms were assembled using a consensus function. By means of that consensus function, it is aimed to obtain greater accuracy value than the accuracies of the individual decision tree algorithms. The thesis consists of seven sections. The first section provides an introduction by giving general information about the thesis. General information regarding decision trees, regression analysis and consensus function are given in sections two, three and four respectively. The design of the test platform and the detailed descriptions of the data sets used are covered in the fifth section. Results of the experiments have been given in section six. The thesis is finalized with conclusion and references. This thesis has been completed in 2013 and consists of 70 pages.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Veri madenciliği, Karar ağaçları, Ds Akısları, Mutabakat fonksiyonu, Data mining, Decision trees, Work flows, Consensus function
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Koçdağ, H.M.Y. (2013). Mutabakat fonksiyonu kullanarak iş akışları optimizasyonu / Mutabakat fonksiyonu kullanarak iş akişlari optimizasyonu (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
