首页    期刊浏览 2025年05月06日 星期二
登录注册

文章基本信息

  • 标题:KARAR AĞAÇLARI VE YAPAY SİNİR AĞLARININ SINIFLANDIRMA PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: AVRUPA BİRLİĞİ ÖRNEĞİ
  • 本地全文:下载
  • 作者:Dilek ALTAŞ ; Vildan GÜLPINAR
  • 期刊名称:Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
  • 印刷版ISSN:1305-7766
  • 电子版ISSN:2587-2451
  • 出版年度:2012
  • 卷号:14
  • 期号:1
  • 页码:1-22
  • 出版社:Trakya University
  • 摘要:Geleneksel istatistik teknikler sınıflandırma problemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak herhangi bir varsayıma sahip olmayan ve yapılan çok sayıda çalışma ile sınıflandırma performanslarının daha güçlü olduğu belirlenen Veri Madenciliği (VM) tekniklerine olan ilgi her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmada, VM tekniklerinden Karar Ağaçları (KA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA)teknikleri tanıtılarak, bu yöntemlerin sınıflandırma performansları bir örnek uygulama ile karşılaştırılmıştır.Uygulamada Avrupa Birliği (AB)’ne üye ve aday ülkelere ait 9 makro ekonomik değişken verileri kullanılmıştır. Uygulamanın amacı bir ülkenin AB üyesi olmasında ‘ekonomik gelişmişlik düzeyini arttırma’ faktörünün etkili olup olmadığını tespit etmek ve etkili ise hangi değişkenlerin daha önemli olduğunu belirlemektir. Veriler, makine öğrenme paket programı olan WEKA yardımıyla analiz edilmiştir. KA analizi için C4.5. algoritması, YSA analizi için Çok Katmanlı Algılayıcılar yöntem kullanılmıştır.
  • 其他摘要:The traditional statistics method is frequently used in classification problems. However data mining techniques draw more attention day by day because they do not have any assumption and their classification performance is determined to be stronger via many researches. In this study the Decision Trees and Artificial Neural Networks data mining techniques will be introduced and the classification performances of these methods will be compared with application sample. In the application 9 macroeconomic variable data of member and candidate states of the European Union (EU) have been used. The aim of the application is to determine whether the factor of ‘increasing the economical development level’ is effective or not and if it is which variables are more important. The data have been analyzed via machine training package program of WEKA. C4.5 algorithm has been used for KA analysis whereas Multilayer Perceptrons have been used for YSA analysis.
  • 关键词:Karar ağaçları ; Yapay sinir ağları ; C4.5 Algoritması ; Çok katmanlı algılayıcılar ; Avrupa Birliği.
  • 其他关键词:Decision trees ; Artificial neural networks ; C4.5 Algorithms ; Multilayer perceptrons ; European Union.
国家哲学社会科学文献中心版权所有