Destek Vektör Makineleriyle Sınıflandırma Problemlerinin Çözümü İçin Çekirdek Fonksiyonu Seçimi

Authors : Sevgi AYHAN, Şenol ERDOĞMUŞ

Pages : 175-201

View : 20 | Download : 16

Publication Date : 2014-11-02

Article Type : Research Paper

Abstract :Veri madenciliğinin görevlerinden biri olan sınıflandırma probleminin çözümü için geliştirilmiş önemli makine öğrenimi algoritmalarından biri Destek Vektör Makineleri’dir. Literatürde Destek Vektör Makineleri’nin diğer birçok tekniğe göre daha başarılı sonuçlar verdiği kanıtlanmıştır. Destek Vektör Makineleri’nin uygulanması sürecinde çekirdek fonksiyonu seçimi ve parametre optimizasyonu önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada, çekirdek fonksiyonu seçim süreci rassal blok deney tasarımı temeline oturtulmuştur. Çekirdek fonksiyonun seçiminde tek değişkenli varyans analizinden (Univariate ANOVA) yararlanılmıştır. Sonuç olarak en başarılı performansa sahip çekirdek fonksiyonunun radyal tabanlı fonksiyon olduğu kanıtlanmıştır.
Keywords : Veri madenciliği, Destek vektör makineleri, Çekirdek fonksiyonu seçimi, Rassal blok deney tasarımı, Tek değişkenli varyans analizi