Etkin sınıflandırma için genetik algoritma tabanlı öznitelik alt küme seçimi
Feature subset selection method for an effective classification based on genetic algorithm
Yazar: SHİMA AFZALİ VAHED MOGHADDAM
Danışman: ÖĞR. GÖR. OKTAY YILDIZ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sınıflandırma, Makine Öğrenmesi ve Veri Madenciliği alanında sıklıkla kullanılan önemli yöntemlerden biridir. Öznitelik seçme teknikleri ise sınıflandırma başarısını ve performansını arttırmak için son zamanlarda sıklıkla çalışılan bir alandır. Öznitelik seçimi, metin madenciliği, biyoinformatik ve görüntü analizi gibi pek çok alanda yaygın bir şekilde uygulanmaktadır. Öznitelik seçme teknikleri veri kümesi içinden, sınıflandırma başarısını etkileyen ilgisiz niteliklerin atılması ya da önemli niteliklerin seçilmesi şeklinde olabilir. Böylece sınıflandırıcıların başarısı arttırılabilir. Bu çalışmada, genetik algoritma tabanlı hibrit etkin bir öznitelik seçme metodu önerilmektedir. Bu metot, literatürde sınıflandırma amaçlı sıklıkla kullanılan dört veri kümesi üzerinde denemiştir. Önerilen metot iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, öznitelik havuzu oluşturmak için öznitelik sıralama metotları kullanılmıştır. İkinci aşamada, yüksek sınıflandırma performansı ile en uygun öznitelik alt kümesini seçmek için genetik algoritma kullanılmıştır. Bu çalışmada genetik algoritma ve dört ayrı sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Önerilen metot UCI'dan elde edilen Meme kanseri wisconsin teşhis (WDBC), Tek proton emisyon bilgisayarlı tomografi (SPECT) Heart, Statlog heart ve Meme kanseri wisconsin prognostik (WPBC) veri kümelerinde denenmiş, sırayla 100%, 91,25%, 96,29%, ve 94,8276%sınıflandırma başarısı ile etkin bir öznitelik seçme gerçekleştirilebilmiştir.

Abstract:
Classification is one of the important methods commonly used in the Machine Learning and Data Mining. Feature selection technique has frequently used to improve the classification performance in the last decade. Feature selection has applied in wide variety of real world applications, such as text mining, bioinformatics and image analysis. Feature selection techniques within the data set can be classified as disposal of irrelevant attributes that adversely affect performance or the selection of important attributes. Thus, the performance of classifiers can be increased. In this study, a hybrid effective feature selection method is proposed based on genetic algorithm. This method was applied on 4 data sets that have commonly used in the literature. The proposed method consists of two steps. In the first stage, feature ranking methods were used to create feature pool. In the second stage, a genetic algorithm was used to select the proposed optimal subset of features with high classification performance. In this study, the genetic algorithm and four other different classification algorithms were used. The proposed method was applied on wisconsin diagnostic breast cancer (WDBC), Single proton emission computed tomography (SPECT) heart, Statlog heart and Wisconsin prognostic breast cancer (WPBC) data sets taken from the UCI and achieved effective feature selection with 100%, 91,25%, 96,29%, and 94,8276% classification accuracy, respectively.