Assessment of Feature Selection for Liquefaction Prediction Based on Recursive Feature Elimination

Authors : Selçuk DEMİR, Emrehan Kutluğ ŞAHİN

Pages : 290-294

Doi:10.31590/ejosat.998033

View : 24 | Download : 16

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, zemin sıvılaşması tahmini için özyinelemeli özellik seçimi (RFE) ile rastgele orman (RF) algoritması kullanan bir makine öğrenme modeli sunmaktadır. Tahmin modeli, farklı depremlerden elde edilen 253 CPT tabanlı saha verileri üzeri kullanılarak test edilmiştir. Söz konusu veri setindeki ihtiyaç fazlası özelliklerin elimine edilmesi için özellik seçim yöntemlerinden biri olan RFE benimsenmiştir. Ardından RFE-RF'nin (yani RFE yöntemiyle belirlenen modelin) ve bütün değişkenlerin kullanıldığı RF modelin performansları performans matrisleri açısından incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın önceliği, öznitelik seçim algoritması yaklaşımının etkinliğini araştırmaktır, bu nedenle RFE-RF'nin performansını karşılaştırmak için bir kıyaslama veri seti olan ham veriler kullanılmıştır. Sonuç olarak, RFE yaklaşımının kullanılmasının sıvılaşma tahmin modelinin genel doğruluğunu arttırdığı görülmüştür.
Keywords : Sıvılaşma Tahmini, Özellik Seçimi, Makine Öğrenme, Özyinelemeli Özellik Seçimi, Rastgele Orman