Ağaç tabanlı sınıflandırma algoritmaları
Tree-based classification algorithms
Yazar: BUSE KIRAN
Danışman: PROF. DR. BURAK ORDİN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sınıflandırma algoritmaları, günümüzde birçok disiplinde gerçekleştirilen araştırmaların temel yapı taşlarından birini oluşturmaktadır. Makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarındaki veri miktarının sürekli artışı, bu verilerin sınıflandırılması ve gruplandırılması gerekliliğini önemli bir sorun haline getirmiştir. Sınıflandırma algoritmaları, bu bağlamda etkili çözümler sunarak sağlık, ekonomi, mühendislik, sosyal medya uygulamaları ve güvenlik gibi pek çok farklı alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle, hastalıkların erken teşhisi ve tedavi planlamalarının oluşturulmasında sınıflandırma algoritmalarının başarısı büyük önem taşımaktadır. Ayrıca, metin sınıflandırma, duygu analizi ve görüntü işleme gibi alanlarda veri analistlerine önemli kolaylıklar sağlamaktadır. Bunun yanı sıra, bankacılık sektöründe kredi riski değerlendirmesi amacıyla verilerin analiz edilmesi, bankalar ve şirketler açısından büyük önem arz etmektedir. Gözetimli bir makine öğrenmesi algoritması olan ağaç tabanlı sınıflandırma algoritmaları, literatürde incelendiğinde, neredeyse her tür sınıflandırma problemin çözümünde etkin bir şekilde kullanılmaktadır.
	Bu tez çalışmasında ağaç tabanlı sınıflandırma algoritmaları ile ilgili literatürde yeralan çalışmalar incelenmiş, örnek veri setleri üzerinde WEKA paket programındaki ağaç tabanlı sınıflandırma algoritmaları ve diğer sınıflandırma algoritmalarının performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar analiz edilip, algoritma sonuçları tartışılmıştır.

Abstract:
Classification algorithms constitute a fundamental cornerstone in numerous research domains. The ever-increasing volume of data in the fields of machine learning and artificial intelligence has rendered the classification and grouping of this data a critical issue. Classification algorithms offer effective solutions in this context, and they are widely employed in various fields such as healthcare, economics, engineering, social media applications, and security. Specifically, the success of classification algorithms is of paramount importance in the early diagnosis of diseases and the formulation of treatment plans. Moreover, they provide significant convenience to data analysts in areas such as text classification, sentiment analysis, and image processing. Additionally, the analysis of data for credit risk assessment in the banking sector is crucial for banks and companies. Tree-based classification algorithms, which are a type of supervised machine learning algorithm, are extensively utilized in solving nearly every classification problem, as evidenced by the literature.
	In this thesis, the studies in the literature related to tree-based classification algorithms were examined, and the performances of tree-based classification algorithms and other classification algorithms in the WEKA software were compared on sample datasets. The obtained results were analyzed, and the outcomes of the algorithms were discussed.