Veri kalitesinin bozulduğu durumlarda veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarının performanslarınınkarşılaştırılması
Comparison of performances data mining classificationalgorithms when data quality is defective
Yazar: SAYGIN DİLER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIRIM DEMİR
Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Bu tez çalışmasında, veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarının veri
kalitesinin bozuk olduğu durumlarda nasıl performans gösterdikleri ve veri kalitesinden
nasıl etkilendikleri incelenmiştir. Veri madenciliği algoritmaları ile gerçekleştirilen
modelleme çalışmaları bilgisayar teknolojisinin gelişmesiyle birlikte artış göstermiştir.
Ancak bu algoritmalar ile yapılan çalışmalarda veri kalitesinin bozulması elde edilecek
sınıflandırma performanslarında önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada, veri kalitesini
bozan etmenler arasında yer alan sansür veri, eksik veri ve çoklu doğrusal bağlantının
veri setinde bulunması durumunda veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarının
performansları incelenmiştir. Naive Bayes (NB), Lojistik Regresyon (LR), K-En Yakın
Komşu (kNN), Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Aşırı Gradyan Arttırma (XGBoost)
sınıflandırma algoritmaları ile uygulama gerçekleştirilmiştir. Sansürlü verilerinin etkisini
veri setinde gösterilmesi amacı ile kNN imputasyon yöntemi kullanılmış ve daha sonra
uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Eksik veri setleri için, tam veri setleri sırası ile tamamen
rastgele eksik (MCAR) yapısında %5, %15 ve %30 eksiltilerek uygulama
gerçekleştirilmiştir. Çoklu doğrusal bağlantı bulunan veri setleri için korelasyon
matrisleri ile koşul indeksi belirtildikten sonra uygulama gerçekleştirilmiştir.
Yöntemlerin performanslarının incelenmesi için farklı örneklemlerde hem gerçek ver
setleri hem de simülasyon çalışmaları ile ayrı ayrı uygulama yapılmıştır. Çalışma
sonuçlarına göre, sansür veri için SVM ve Lojistik Regresyon algoritmasının, eksik veri
ve çoklu doğrusal bağlantı varlığında büyük örneklemli veri setlerinde XGBoost
algoritmasının çalışmada kullanılan algoritmalara kıyasla etkin performans sergilediği
söylenebilir.

Abstract:
In this thesis, the performance of data mining classification algorithms and their
sensitivity to data quality issues are examined when the data is of poor quality. Modeling
studies using data mining algorithms have increased with the advancement of computer
technology. However, data quality plays an important role in the classification
performance achieved in studies using these algorithms. In this study, the impact of
factors that affect data quality, such as censored data, missing data, and multicollinearity,
on the performance of data mining classification algorithms is investigated. The
classification algorithms Naive Bayes (NB), Logistic Regression (LR), K-Nearest
Neighbor (kNN), Support Vector Machines (SVM), and Extreme Gradient Boosting
(XGBoost) are applied. To demonstrate the impact of censored data on the dataset, the
kNN algorithm is used with an imputation method, and then the applications are
performed. For missing data sets, complete data sets are randomly reduced at rates of 5%,
15%, and 30% using the Missing Completely At Random (MCAR) structure, and the
applications are performed. For data sets with multicollinearity, after condition indices
are specified using correlation matrices, the applications are performed. To examine the
performance of the methods, applications are performed separately on both real data sets
and simulation studies in different samples. According to the results of the study, it can
be said that the SVM and Logistic Regression algorithm for censored data, and the
XGBoost algorithm for large sample datasets in the presence of missing data and
multicollinearity show effective performance compared to the algorithms used in the
study.