Dengesiz Veri Kümelerinin Sınıflandırılmasında Poligon Alan Metriğinin Sınıflandırıcı Performans Değerlendirilmesi İçin Kullanılması

Authors : Önder AYDEMİR

Pages : 194-205

Doi:10.53433/yyufbed.1066340

View : 23 | Download : 6

Publication Date : 2022-08-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda makine öğrenmesi yöntemleri birçok disiplinde kullanılmaktadır. Araştırmacılar en uygun sınıflandırıcıyı belirlemek için birçok yöntemi yine birçok metrik ile birlikte test etmektedir. Özellikle düzensiz veri setleri için sınıflandırıcı performanslarını karşılaştırmak için kullanılan klasik metrikler insert ignore into journalissuearticles values(sınıflandırma doğruluğu, özgüllük, duyarlılık, eğri altında kalan alan, Jaccard indeksi ve F metriği); büyük tabloların oluşması ile birlikte takip edilebilirliği zorlaştırmaktadır. Diğer taraftan ise bir sınıflandırıcı bir metrik açısından yüksek performans sağlarken başka bir metrik açısından düşük performans sağlayabilmektedir. Tüm bunlar en uygun sınıflandırıcının belirlenmesini zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada düzensiz veri setlerinde sınıflandırıcı performanslarını karşılaştırabilmek için poligon alan metriğinin insert ignore into journalissuearticles values(PAM); kullanılabileceği gösterilmiştir. Bu metrik sınıflandırma doğruluğu, özgüllük, duyarlılık, eğri altında kalan alan, Jaccard indeksi ve F metriğinin düzgün bir altıgen üzerinde oluşturdukları poligonun alanı üzerinden hesaplanırken, klasik metriklerin değerlerini de bu düzgün altıgen üzerinde görselleştirme esasına dayanmaktadır. Bu yöntem ile sınıflandırıcı performanslarının etkin bir biçimde karşılaştırılabileceği sonucuna varılmıştır.
Keywords : Dengesiz veri, Poligon alan metriği, Sınıflandırıcı performansı