Öznitelik seçiminin geliştirilen bir yapay sinir ağı sınıflandırılması üzerine etkisi
The effects of feature selecti̇on on developed arti̇fi̇ci̇al neural 
network classi̇fi̇cati̇on
Yazar: ESRA KAYA
Danışman: DOÇ. DR. KAYHAN GÜLEZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
ağı geliştirerek ağın sınıflandırmasını yapmak ve sınıflandırılması yapılan bu ağa
öznitelik seçimi uygulayarak ağın performansı üzerindeki etkisini incelemektir. Ayrıca
kontrol sistemleri alanındaki yeri ve öneminden bahsetmek için mobil robotun duvar
takibi yaparken yön kararı veren bir yapay sinir ağı geliştirerek ağın sınıflandırmasını
yapmak ve sınıflandırması yapılan ağa öznitelik seçimi uygulayarak ağ performansını
değerlendirmektir.
Bu tez çalışmasının uygulama aşamasında, anemi teşhisi için toplam elli hastanın
hemogram tahlil sonuçlarından ve bir uzman kişinin verdiği karardan faydalanılmıştır.
Mobil robot için ise, robottaki sensörlerden alınan verilerden faydalanılmıştır.
Bu tez çalışmasında, hemogram tahlil sonuçlarından elde edilen veriler; eğitim girişleri,
eğitim çıkışları, test girişleri ve test çıkışları olmak üzere dört farklı excel dosyası olarak
matlab ortamına aktarılmıştır. Beş girişe (HGB, HCT, MCV, MCH, MCHC) ve bir çıkışa (1:
anemi ve 0: sağlıklı) sahip bir ağ geliştirilmiştir. Geliştirilen bu ağ, eğitim verileri
kullanılarak eğitildikten sonra test giriş verileri ile yapılan sınıflandırmanın performans
değerlendirmesi yapılmıştır. Ağın gerçek test sonuç verilerinde yapılan sınıflandırma ile
yakın sınıflandırma sonuçları ürettiği görülmüştür.
xi
Daha sonra oluşturulan bu ağın sınıflandırması üzerine öznitelik seçimi uygulayarak,
anemi sınıflandırmasını beş girişin aynı oranda etkilemediği görülmüştür. Bazı giriş
verilerinin sınıflandırma üzerine daha çok etkili olduğu belirlenmiştir.
Bu tez çalışmasının kontrol sistemleri alanındaki uygulamasının mümkün olduğunu
görmek için uygulama aşamasında, mobil robotun sensörlerinden alınan veriler eğitim
ve test verileri olmak üzere kullanılmıştır. Giriş sayısı 24 (sensörlerden alınan yön
bilgileri) ve çıkış sayısı 1 (1: hafif sağa dön 2: tam sağa dön 3: düz ileri 4: hafif sola dön)
olan bir ağ geliştirilmiştir. Sınıflandırması yapılan ağa öznitelik seçme işlemi
uygulanmıştır. Ve ağın performansının arttığı gözlemlenmiştir.
Bu tez çalışması sağlık alanında kullanımı mümkün olan yapay sinir ağlarının, kontrol
sistemleri alanında da kullanmanın mümkün olduğunu göstermiştir. Ayrıca öznitelik
seçiminin geliştirilen yapay sinir ağının performansı üzerindeki olumlu etkisi
görülmüştür. Ayrıca yapay sinir ağı ile farklı disiplinler bir araya getirilmeye çalışılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Öznitelik seçimi, yapay sinir ağları, anemi, hgb, hct, mcv, mch,
mchc, mobil robot, blogreg algoritması

Abstract:
The aim of this thesis is to create a neural network based classifier that diagnoses
anemia disease for children under 18 years of age, and to apply feature selection to
the dataset and see the effects of feature selection on the performance of classifier.
Also, to mention about the importancy of classification on mobile robots, to create a
direction determining neural network structure based on classification. Perform it to
the dataset. Then by applying feature selection to the dataset and repeating learning
process with the most relevant features, to see the effects of feature selection on the
performance of the corresponding classifier.
İn the application of this thesis study, hemogram test results of 50 different patients
are used for diagnosis of anemia. Evaluations (or decision) of results (whether the
patient is diseased or not) are made by an expert doctor. For mobile robots the dataset
is taken from (uci) machine learning repository.
İn this experimental study, the datas obtained from hemogram test results; are
transferred into Matlab Workspace in 4 excel files (trainin ınputs, trainin outputs, test
inputs, test outputs). A network that has 5 inputs (HGB, HCT, MCV, MCH, MCHC) and 1
output(1: anemia ve 0: healthy) is constructed.
xiii
This constructed network, afted being trained with training datas, is tested with test
inputs, and corresponding outputs are compared with the real test outputs. İt is seen
that the obtained outputs are very close to the real output values.
Then by applying feature selection it is seen that not every feature has the same effect
on the outputs. Some of the features are more related than some other features.
To see that this thesis is appliciable to the control systems, in the applicatiion phase,
the sensor datas are applied to the network, and corresponding decisions of the sensor
datas are compared with the obtained outputs. A network in which the number of
inputs is 24 (datas from ultrasonic measurement sensors) and the number of output is
1(1: slight right, 2: sharp right, 3: move forward, 4: slight left) is constructed. Then
feature selection is applied to the dataset to find the most important features and the
network is reconstructed with those most important features. it is observed that the
performance of the network is increased.
This thesis has shown that, the neural networks which are applicable to the medical
fields are also appliciable to the control systems. Also the positive effects of feature
selection on neural networks are seen in this study. Also different diciplines are
composed with artificial neural networks.
Keywords: Feature selection, artificial neural network, anemia, hgb, hct, mcv, mch,
mchc, mobile robot, blogreg algorithm