Bu çalışmada çok sınıflı verilerden kural çıkarımı için yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen metot 4 farklı veri kümesi üzerinde uygulanmıştır. Ayrık ve gerçel nitelikler farklı şekilde kodlanmıştır. Ayrık nitelikler ikili olarak, gerçek nitelikler ise, iki gerçel değer kullanılarak kodlanmıştır. Bu değerler kuralları oluşturan niteliklerin değer aralıklarının orta noktası ve genişlemesidir. Kural çıkarım işlemi için sınıflandırma başarısı uygunluk fonksiyonu olarak kullanılmıştır. Uygunluk fonksiyonunun optimizasyonu amacıyla Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) algoritması olan CLONALG kullanılmıştır. Önerilen yöntemi uygulamak için Süsen çiçeği (Iris), Şarap (Wine), Cam Kimliklendirme (GlassIdentification) ve Deniz Kabuğu (Abalone) veri kümeleri kullanılmıştır. Veriler Irvine California Üniversitesi (UCI) makine öğrenmesi veri tabanından elde edilmiştir. Önerilen metot kullanılarak Süsen çiçeği için %100, Şarap için %99,44, Cam kimliklendirme için %77,10 ve Deniz Kabuğu için %62,59 doğruluk elde edilmiştir. Diğer yöntemlerle kıyaslandığında önerilen yöntem kullanılarak daha başarılı sonuçlar elde edildiği ve hesaplama karmaşıklığı açısından da avantajlı olduğu görülmüştür.
Kural çıkarımı Gerçel değer kodlaması Çok sınıflı problemler.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Eylül 2014 |
Gönderilme Tarihi | 30 Eylül 2014 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2014 |