{"title":"FARKLI VERİ SETLERİ ÜZERİNDE SMO VE J48 ALGORİTMALARININ SINIFLANDIRMA SONUÇLARININ KARŞILAŞTIRILMASI","authors":"M. Alan, C. Yeşilyurt","doi":"10.22139/jobs.487388","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Amac: Veri madenciligi disiplinler arasi bir alandir, surekli gelismekte ve kullanim alanlari yayginlasmaktadir. Cesitli tekniklerin ve algoritmalarin kullanilmasiyla verilerin guvenilirliginin saglanmasina yardimci olmaktadir. Siniflandirma, arastirmacilar tarafindan yaygin olarak kullanildigi icin onemli bir veri madenciligi teknigidir. Yontem: Bu calismada, uc farkli ogrenci veri seti uzerinde SMO ve J48 algoritmalarinin siniflandirma sonuclari karsilastirilmistir. Calismada, uc farkli veri seti ile TP-Orani, FP-Orani, Kesinlik, Duyarlik, F-olcutu ve ROC analizi gibi cesitli dogruluk olcumleri kullanilarak, J48 ve SMO algoritmalarinin siniflandirma dogrulugu acisindan performansi degerlendirilmistir. Bulgular ve Sonuc: Yapilan testler sonucunda her uc veri setinde SMO algoritmasinin siniflandirma performansinin daha iyi oldugu ortaya konmustur.","PeriodicalId":258137,"journal":{"name":"İşletme Bilimi Dergisi","volume":"2007 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-12-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"İşletme Bilimi Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22139/jobs.487388","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2
摘要
目的：数据挖掘是一个跨学科领域，它在不断发展，其应用领域也在不断扩大。通过使用各种技术和算法，数据挖掘有助于确保数据的可靠性。分类是一种重要的数据挖掘技术，因为它被研究人员广泛使用。方法：在本研究中，我们比较了 SMO 算法和 J48 算法在三个不同学生数据集上的分类结果。在这项研究中，我们使用各种准确度指标，如 TP-Ratio、FP-Ratio、Precision、Sensitivity、F-measure 和 ROC 分析，对 J48 和 SMO 算法在分类准确度方面的性能进行了评估。结果与结论测试结果表明，SMO 算法在所有三个数据集上的分类性能都更好。
FARKLI VERİ SETLERİ ÜZERİNDE SMO VE J48 ALGORİTMALARININ SINIFLANDIRMA SONUÇLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
Amac: Veri madenciligi disiplinler arasi bir alandir, surekli gelismekte ve kullanim alanlari yayginlasmaktadir. Cesitli tekniklerin ve algoritmalarin kullanilmasiyla verilerin guvenilirliginin saglanmasina yardimci olmaktadir. Siniflandirma, arastirmacilar tarafindan yaygin olarak kullanildigi icin onemli bir veri madenciligi teknigidir. Yontem: Bu calismada, uc farkli ogrenci veri seti uzerinde SMO ve J48 algoritmalarinin siniflandirma sonuclari karsilastirilmistir. Calismada, uc farkli veri seti ile TP-Orani, FP-Orani, Kesinlik, Duyarlik, F-olcutu ve ROC analizi gibi cesitli dogruluk olcumleri kullanilarak, J48 ve SMO algoritmalarinin siniflandirma dogrulugu acisindan performansi degerlendirilmistir. Bulgular ve Sonuc: Yapilan testler sonucunda her uc veri setinde SMO algoritmasinin siniflandirma performansinin daha iyi oldugu ortaya konmustur.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
