Sınıflama Modelinin Performansını Değerlendirmede Yeniden Örnekleme Yöntemlerinin Kullanımı

Authors : Gülhan OREKİCİ TEMEL, Semra ERDOĞAN, Handan ANKARALI

Pages : 1-8

View : 14 | Download : 12

Publication Date : 2013-01-25

Article Type : Other Papers

Abstract :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.
Keywords : Yeniden Örnekleme Teknikleri, Simülasyon, Doğruluk