Yapay sinir ağlarının dengesiz veri setlerinin sınıflandırılmasının iyileştirilmesi
Improvement of classification of unbalanced datasets of neural networks
Yazar: SİMAY UĞUR
Danışman: DOÇ. DR. SEDAT ÇAPAR
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Dengesiz veri seti sınıflandırma yaparken, sınıfların eşit dağılmadığı, sınıflar arası yaklaşık olarak aynı sayıda verinin olmadığı veri kümesidir. Makine öğrenmesi algoritmalarına dengesiz veri setleri gösterildiğinde, algoritmalar veri dağılım özelliklerini düzgün bir şekilde temsil edemez. Veri seti dengesizse, algoritmalar Azınlık sınıfının örneklerinden çok az şey öğrenmiş veya hiç öğrenmemiş olabilir. Bu ise veri setindeki hedef niteliğin sınıf değerleri arasında sakıncalı doğruluk değerlerinin elde edilmesine neden olmaktadır. Yapay Sinir Ağları özellikle sınıflandırma ve genelleme yapma durumlarında etkin çalışır. Yapay Sinir Ağlarında uygun parametre seçimi modelin iyi öğrenebilmesi için önemlidir. Yapay sinir ağlarında aktivasyon fonksiyonunun probleme göre uygun seçilmesi ağın performansını ve başarı oranını önemli derecede etkiler. Yapay Sinir Ağlarında ki doğrusal olmayan problemlerin çözümünde optimum değeri bulmak için optimizasyon yöntemleri kullanılmaktadır. Dengesiz verilere uygulanan yapay sinir ağları kullanılarak yapılan sınıflandırmanın optimizasyon çalışması ile modelin çıktısında ki azınlık sınıfının yanlış sınıflandırma oranının dengeli hale getirilmesi amaçlanır. 
Dengesiz veri setinde az sayıda olan sınıfın minör ve majör olasılık dağılımları incelenmiştir. Belirlenen yöntem uygulanmıştır. Karmaşıklık matrisinde kesinlik hassasiyet, mathew korelasyon katsayısı incelinip model çıktısında ki iyileşme görülmüştür.Yanlış negatif sınıfı azaltılıp Test veri setinde ki çıktı iyileştirilmiştir.

Abstract:
An unbalanced data set is a data set in which the classes are not evenly distributed and there is approximately the same number of data between classes. When unbalanced datasets are presented to machine learning algorithms, the algorithms cannot properly represent data distribution features. If the dataset is unbalanced, the algorithms may have learned little or nothing from the examples of the Minority class. This causes inaccurate accuracy values to be obtained between the class values of the target attribute in the data set. Artificial Neural Networks work effectively especially in classification and generalization situations. Appropriate parameter selection in Artificial Neural Networks is important for the model to learn well. Appropriate selection of the activation function according to the problem in artificial neural networks significantly affects the performance and success rate of the network. Optimization methods are used to find the optimum value in the solution of nonlinear problems in Artificial Neural Networks. With the optimization study of the classification made using artificial neural networks applied to unbalanced data, it is aimed to stabilize the misclassification rate of the minority class in the output of the model.
The minor and major probability distributions of the class, which are few in the unbalanced data set, were examined. The determined method was applied. In the complexity matrix, precision precision, mathew correlation coefficient were examined and the model output was improved. The false negative class was reduced and the output in the Test data set was improved.