Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11547/7401
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBİLENLER, BATUHAN-
dc.date.accessioned2021-04-27T07:31:45Z-
dc.date.available2021-04-27T07:31:45Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11547/7401-
dc.descriptionabstractBu bilimsel çalışmada, CART algoritması ile sınıflandırma işlemi yapılırken tüm süreçlerinin incelenmesi ve Kaggle platformu üzerinden alınan float türü veriler kullanarak algoritmik iyileştirmeler yapılması amaçlanmaktadır. Cross validation aşamasında eğitim verilerinin daha doğru seçilmesi ile ağaç yapısının daha doğru eğitilmesi beklenmektedir. Test ve eğitim verileri alt kümelere ayrılırken belirli kriterlere göre bu işlemlerin yapılması özellikle eğitim aşamasında sistemin kararlılığını artıracak ve başarı oranını yükseltecektir. Veri seti n alt bölüme ayrılma aşamasında kullanılacak olan verilerin sınıflandırma sonucuna etkisini artırmak amacıyla algoritmik geliştirmeler yapılacaktır.tr_TR
dc.subjectCARTtr_TR
dc.subjectMakine Öğrenmesitr_TR
dc.subjectSınıflandırmatr_TR
dc.subjectCross Validationtr_TR
dc.titleCART MAKİNA ÖĞRENME ALGORİTMASINDA İYİLEŞTİRME VE BANKNOT DENETLEME VERİSİNDE UYGULAMAtr_TR
dc.typeThesistr_TR
Appears in Collections:Tezler -- Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10334370.pdf2.51 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.