Journals / Bilişim Teknolojileri Dergisi / 2012 / Cilt: 5 Sayı: 3

Sınıflama Modelinin Performansını Değerlendirmede Yeniden Örnekleme Yöntemlerinin Kullanımı

Pages
1–8
Publication Date
2013-01-25
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Örneklem büyüklüğü ve geçerlilik yöntemi ne olursa olsun, Jackknife yeniden örnekleme yönteminin diğer yöntemlere nazaran daha iyi bir yöntem olduğuna karar verilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Yeniden örnekleme yöntemleri, her geçen gün istatistiksel araç yöntemleri olarak daha popüler hale gelmişlerdir.
📊
Key Findings & Data:Literatürde, Jacknife, Bootstrap ve çapraz geçerlilik olmak üzere üç farklı yeniden örnekleme yöntemi kullanılmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Örneklem büyüklüğü ve geçerlilik yöntemi ne olursa olsun, Jackknife yeniden örnekleme yönteminin diğer yöntemlere nazaran daha iyi bir yöntem olduğuna karar verilmiştir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Yeniden Örnekleme Teknikleri · Simülasyon · Doğruluk

Özet

Yeniden örnekleme yöntemleri, her geçen gün istatistiksel araç yöntemleri olarak daha popüler hale gelmişlerdir. Literatürde, Jacknife, Bootstrap ve çapraz geçerlilik olmak üzere üç farklı yeniden örnekleme yöntemi kullanılmaktadır. Yöntemler korelasyonlu yapıyı bozup, yanlılıkları ortadan kaldırabilmek için matematiksel model kurulumu ve kurulan modelin geçerliliğinin test edilmesinde sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada iki farklı populasyondan alınan örneklerdeki gözlemlerin sınıflandırılmasında, yeniden örnekleme yöntemlerine başvurulmuş ve yöntemlerin performansları bir simülasyon çalışması yardımıyla karşılaştırılmıştır. Verilerin oluşumu ve yeniden örneklenmesi Matlab 7.0 paket programında, istatistik analizler ise STATISTICA 7.0 paket programında yapılmıştır. Yöntemlerinin hepsinin küçük örnek genişliklerinde daha iyi sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır. Örneklem büyüklüğü ve geçerlilik yöntemi ne olursa olsun, Jackknife yeniden örnekleme yönteminin diğer yöntemlere nazaran daha iyi bir yöntem olduğuna karar verilmiştir.

🔖

Cite This Article

Temel, G. O., Erdoğan, S., Ankaralı, H. (2013). Sınıflama Modelinin Performansını Değerlendirmede Yeniden Örnekleme Yöntemlerinin Kullanımı. Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 5 Sayı: 3, 1–8. https://ajindex.com/articles/1265178

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...