Apriori Algoritması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Apriori Algorithm
Birliktelik kuralı, veriler tarafından desteklenen bir sonuç veya algoritmik anlamda ifade edecek olursak eğer-o zaman (if-then-rule) kuralıdır. Birliktelik kurallarının geliştirilmesinin arkasında yatan motivasyon, büyük perakendecilerin satış noktası işlemlerinin içeriği ile ilgilenen pazar sepeti (market basket) analizidir. Böyle bir çalışmadan ortaya çıkan tipik bir birliktelik kuralında “ekmek ve tereyağı satın alan tüm müşterilerin yüzde 90’ı aynı […]
Devamını OkuMakine Öğrenme Yöntemleri Kullanarak Eksik Verilere Atama Yapılması Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Assigning Missing Data Using Machine Learning (ML) Methods
Veri bilimcilerin ya da veri analizleriyle uğraşan akademi ve saha çalışanların karşılaştığı problemlerin başında veri setindeki değişkenlerde eksik gözlemlerle diğer bir deyişle missing data gelmektedir. Literatürde eksik veri atama yöntemleri arasında bir çok yöntem bulunmakla birlikte öne çıkan yöntemlerden bazıları şöyledir: Eksik gözlemlere ortalama değer atama Eksik gözlemlere 0 değeri atama Eksik gözlemlere median değeri […]
Devamını OkuBüyük Veri Mi Kalın Veri Mi? : Big Data or Thick Data?
Yararlanılan Kaynak: Tarafımdan geliştirilen kelime bulutu oluşturucu (https://buluttevfik.shinyapps.io/kelimebulutuv2/) uygulaması ile yazdığım metin olduğu gibi analiz edilmiştir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri ile bilgi ve belgelerin dijital ortama aktarılması ve dijital ortamda işlenmesi süreci anlamına gelen dijitalleşmenin küresel ölçekte Covid-19 salgının ortaya çıkmasıyla birlikte daha da ivme kazanmış olması üretilen verinin hacmini devasa boyutlara ulaştırmış, çeşitliliğini ise […]
Devamını OkuR’da Büyük Veri Analizi ve “sparklyr” Arayüzü : Big Data Analysis and Interface “sparklyr” in R
sparklyr, R ile Apache Spark arasında bir arayüz sağlayarak R’daki büyük verileri işlemek için kullanılan açık kaynaklı küme hesaplama mantığında çalışan bir kütüphanedir. Adı geçmişken biraz küme hesaplamadan bahsetmekte fayda var. 1967’de IBM’den Gene Amdahl tarafından yayınlanan bir makalede, paralel çalışma yapmanın bir yolu olarak küme hesaplamanın temelini adını taşıdığı Amdahl Yasası ile resmen ortaya […]
Devamını OkuTopluluk Öğrenme Algoritmalarından Gradyan Yükseltme Algoritması İle Gögüs Kanserinin Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Breast Cancer Using Gradient Boosting Algorithm from Ensemble Learning Algorithms
Giriş Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır. Topluluk algoritmaları kendi içerisinde üç grupta ele alınır. Torbalama (Bagging: Bootsrap Aggregating) Yükseltme (Boosting) AdaBoost Gradient Boosting XGBoost LightGBM İstif […]
Devamını OkuTopluluk Öğrenme Algoritmalarından Yükseltme Algoritması İle Gögüs Kanserinin Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Breast Cancer Using Boosting Algorithm from Ensemble Learning Algorithms
Giriş Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır. Topluluk algoritmaları kendi içerisinde üç grupta ele alınır. Torbalama (Bagging: Bootsrap Aggregating) Yükseltme (Boosting) AdaBoost Gradient Boosting XGBoost LightGBM İstif […]
Devamını OkuTopluluk Öğrenme Algoritmalarından Torbalama Algoritması İle Konut Fiyatlarının Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Housing Prices Using Bagging Algorithm from Ensemble Learning Algorithms
Giriş Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır. Topluluk algoritmaları kendi içerisinde üç grupta ele alınır. Torbalama (Bagging: Bootsrap Aggregating) Artırma (Boosting) İstif (Stacking) Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmalarından […]
Devamını OkuTopluluk Öğrenme Algoritmalarından Torbalama Algoritması İle Gögüs Kanserinin Tahmini Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on the Prediction of Breast Cancer Using Bagging Algorithm from Ensemble Learning Algorithms
Giriş Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmaları tahmine dayalı analitik çalışmalarda en başarılı yaklaşımlardan biridir. Bu algoritmalar somut bir problemi çözmek için bir araya gelen modeller setinden oluşmaktadır. Amaç modeller setinin ürettiği tahminleri birleştirerek doğruluğu (accuracy) artırmaktır. Topluluk algoritmaları kendi içerisinde üç grupta ele alınır. Torbalama (Bagging: Bootsrap Aggregating) Artırma (Boosting) İstif (Stacking) Topluluk (ensemble) öğrenme algoritmalarından […]
Devamını OkuTemel Bileşenler Analizi Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Principal Component Analysis (PCA)
Büyük veri setleri birçok disiplinde giderek yaygınlaşmaktadır. Bu tür veri kümelerini yorumlamak için, verilerdeki bilgilerin çoğu korunacak şekilde boyutsallıklarını yorumlanabilir bir şekilde önemli ölçüde azaltmak için yöntemlere ihtiyaç vardır. Bu amaç için birçok teknik geliştirilmiştir, ancak temel bileşenler analizi (PCA) en eski ve en yaygın kullanılanlardan biridir. Fikri basittir – mümkün olduğunca çok ‘değişkenliği’ korunurken […]
Devamını OkuR Programlama Diliyle Sınıflandırma Problemlerinin Çözümünde Karar Ağacı Algoritmaları Üzerine Bir Vaka Çalışması: A Case Study on Decision Tree Algorithms in Solving Classification Problems with R Programming Language
Giriş Günümüzde veri madenciliği uygulamalarının yaygınlaşması ve büyük veri kavramının öne çıkmasıyla birlikte analiz metotları da değişmiştir. Bugüne kadar genellikle bulut (cloud) veri tabanları üzerindeki veri setleri indirilerek analize konu ediliyordu. Ancak gelişen teknoloji veri madenciliği yöntemlerinde de önemli değişiklikler ve bazı soruları beraberinde getirmiştir. Bu sorulardan bazıları şöyledir: Online veya offline olarak dokümanlarda analize […]
Devamını Oku