Sıralı küme örneklemesine dayalı makine öğrenmesi teknikleri
Machine learning techniques based on ranked set sampling
Yazar: SENA ASLAN
Danışman: DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sıralı küme örneklemesi = Ranked set sampling

Özet:
Son yıllardaki hızlı veri artışı ve bu verileri analiz etmenin giderek zorlaşmasıyla birlikte, günümüzde birçok çalışma alanında makine öğrenmesi kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi, insan beyninin öğrenme mantığını esas alarak, çeşitli algoritma ve teknikler geliştirmeyi amaçlayan bilimsel çalışma alanıdır. Makine öğrenmesi algoritmaları, olayları inceler ve nasıl meydana geldiklerini anlamaya çalışır. Bu çabaları sonucunda, elde ettikleri sonuçlar ile genelleme yapma yeteneği kazanırlar. Makine öğrenmesi algoritmalarının bilgileri öğrenmeleri ve ne kadar iyi öğrendiklerinin değerlendirilmesi için; veri kümesi, eğitim ve test seti olarak ikiye ayrılır. Literatürde bu işlem, kullanıcının belirlediği bir oranda rastgele olarak yapılır. Bu tez çalışmasında; veri seti bölme işlemi, literatürde kullanılan yönteme ek olarak, Sıralı Küme Örneklemesi (SKÖ), Uç Değer SKÖ (USKÖ), Medyan SKÖ (MSKÖ) ve Yüzdelik SKÖ (YSKÖ) yöntemleriyle yapılarak, elde edilen sonuçların karşılaştırılması amaçlanmıştır. Farklı çalışma alanlarından seçilen gerçek hayat verileri, belirtilen yöntemler ile eğitim ve test setlerine ayrılmıştır. Eğitim setleri ile makine öğrenmesi algoritmaları eğitilerek, test setleri ile öğrenme başarıları sınanmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak; regresyon algoritmalarında hata kareler ortalamasının karekökü (HKOK) değerleri, sınıflandırma algoritmalarında ise doğru sınıflandırma oranları kullanılmıştır.

Abstract:
With the rapid increase in data in recent years and the increasing difficulty of analyzing this data, machine learning is used in many fields of study today. Machine learning is a scientific field of study that aims to develop a variety of algorithms and techniques based on the learning logic of the human brain. Machine learning algorithms study events and try to understand how they occur. As a result of these efforts, they gain the ability to generalize with obtained results. For machine learning algorithms to learn information and to evaluate how well they learn; the data set is split into a training and test set. In the literature, this process is performed randomly at a rate determined by the user. In this thesis study, in addition to the method used in the literature, data set splitting is done by Ranked Set Sampling (RSS), Extreme RSS (ERSS), Median RSS (MRSS), Percentile RSS (PRSS) methods. It is aimed to compare the results obtained. Real life data sets selected from different workspaces are split into training and test sets with the specified methods. Machine learning algorithms were trained with training sets and learning achievements were tested with test sets. As a comparison criteria; root mean square error (RMSE) values were used in the regression algorithms, and the accurate classification rate values were used in the classification algorithms.