Veri madenciliği sürecinin önemli aşamalarından biri veri boyutunun azaltılması işlemidir. Veri boyutunun azaltılması kısaca, büyük veri kümelerinin depolanması ve analiz edilmesinde karşılaşılan sorunları aşmak için veri kümesinden ilgisiz veya gereksiz değişkenlerin çıkartılması olarak tanımlanmaktadır. Veri boyutunun azaltılması için kullanılan yöntemlerin başında özellik seçimi gelmektedir. Özellik seçimi, orijinal veri setini temsil edebilecek en iyi altkümenin seçimi olarak tanımlanmaktadır. Bu işlem, ilgilenilen problem için en faydalı ve en önemli özellikleri seçerek veri kümesindeki özellik sayısını azaltmayı yani veri boyutunu düşürmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada, özellik seçim yöntemleri incelenmiş ve alternatif bir yöntem önerilmiştir.
Veri madenciliği Özellik seçimi; Özellik seçim algoritmaları; Sınıflandırma
Bölüm | Makaleler |
---|---|
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 5 Ekim 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 Cilt: 22 Sayı: Özel |