Kestirimsel analizde boyutluluk indirgenmesi ve makine öğrenmesi
Dimensionality reduction in predictive analytics and machine learning
Yazar: UZOMA BENETH UZOSIKE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EVRİM ERSİN KANGAL
Mersin Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Boyutsallık = Dimensionality ; Büyük veri = Big data ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods

Özet:
Veriler, dünya genelindeki işletmelerin başarısı için önemli bir kaynak haline gelmiştir. Bugün içinde yaşadığımız dünyanın aşırı miktarda veri ile boğulduğu tespit edilmiştir. İş dünyasında, günlük olarak çok miktarda veri üretilir. Mevcut olanın kitleselliği, boyutsallığın laneti olarak adlandırılan bir durum olan, gerçekten alakalı olan özelliklerin özellikle belirlenmesinde bir zorluk yaratır. Bugün dünyamızdaki bu büyük veri akışı karşısında, büyük verileri kullanmak ve bilgileri elde etmek için en iyi yöntem ve teknikler son yıllarda çeşitli literatür ve araştırmaların trend olan bir konusudur. Teknolojideki ilerlemeyle birlikte, makine öğrenimi destekli veri madenciliği, bilgi kümelerinin anlaşılması, bilgilerin çıkarılması ve gelecekteki olayların tahmin edilmesi için bir dizi araç ve algoritma sunar. Verilerin boyutsallığı arttıkça, güvenilir bir tahmin için gereken özellik sayısı katlanarak artar. Özellik seçimi, verilerin iş için alakalı bilgiler içerdiğinden ve performansı artırdığından emin olmak için verilerden alakasız özellikleri kaldırarak boyutsallığı kontrol etmeyi amaçlayan yaklaşımlardan oluşur. Tez projesinde, bir banka için bir tele-pazarlama kampanyasından türetilen bir veri kümesindeki ilgili özelliklerin alt kümesini tanımlamak ve belirlemek için bir filtre, sarmal ve gömülü özellik seçimi yöntemleri uyguluyoruz.

Abstract:
Data has become an important resource for the success of businesses around the world. It has been found that the world we live in today is overwhelmed by an excessive amount of data. In the business world, large amounts of data are generated daily. The massiveness of the present poses a challenge in specifically identifying characteristics that are truly relevant, a condition called the curse of dimensionality. Today, in the face of this huge data flow in our world, the best methods and techniques to use big data and obtain information are a trend subject of various literature and researches in recent years. With advancement in technology, machine learning-powered data mining offers a range of tools and algorithms for understanding sets of information, extracting information, and predicting future events. As the dimensionality of the data increases, the number of features required for a reliable estimate increases exponentially. Feature selection consists of approaches that aim to control dimensionality by removing irrelevant features from the data to ensure that the data contains business relevant information and improves performance. In the thesis project, we apply a filter, wrapper and embedded feature selection methods to define and determine the subset of relevant features in a dataset derived from a telemarketing campaign for a bank.