SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM

Murat Köklü; Humar Kahramanlı; Novruz Allahverdi

doi:10.17341/gummfd.89433

SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Kural çıkarımı, Gerçel değer kodlaması, Çok sınıflı problemler.

Kaynakça

Kahramanlı H., and Allahverdi N., “Rule Extraction from Trained Adaptime Neural Networks Using ArtificialİmmuneSystems”, Expert Systems With Applications, Sayı 36, pp, 1513-1522, 2009.
Gallant, S. I., “Connection Expert Systems”,Communications of the ACM, 31(2), pp.152–169, 1998.
Towell, G. G., and Shavlik, J., “Extracting Refined Rules From Knowledge-Based Neural Networks”. Machine Learning, 13, pp.71–101, 1993.
Lu, H., Setiono, R., and Liu, H., “Effective Data Mining Using Neural Networks”,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 8(6), pp.957–961, 1996.
Keedwell, E., Narayanan, A., and Savic, D., “Evolving rules from neural networks trained on continuous data”,Evolutionary Computation Congress,Proceedings Of The Congress On Evolutionary Computation, 1, pp.639-645, 2000a.
Keedwell, E., Narayanan, A., and Savic, D., “Creating Rules From Trained Neural Networks Using Genetic Algorithms”International Journal of Computers Systeming Signals (IJCSS), 1(1), pp.30–42, 2000b.
Aliev R.A., Aliev R.R., Guirimov B. and Uyar K., “Dynamic Data Mining Technique for Rules Extraction in a Process of Battery Charging”, Applied Soft Computing, 8, pp. 1252–1258, 2008.
Ang J.H., Tan K.C. and Mamun A.A., “An Evolutionary Memetic Algorithm For Rule Extraction”, Expert Systems with Applications, Volume 37, 2, pp.1302-1315, 2010.

Papageorgiou E.I., “A New Methodology for Decisions in Medical Informatics Using Fuzzy Cognitive Maps Based on Fuzzy Rule-Extraction Techniques”, Applied Soft Computing, 11, pp.500–513, 2011.
Rodríguez M., Escalante D. M., and Peregrín A., “Efficient Distributed Genetic Algorithm for Rule Extraction”, Applied Soft Computing, Vol.11, 1, pp. 733-743,2011.
Sarkar, B.K., Sana S.S. and Chaudhuri K., “A Genetic Algorithm-Based Rule Extraction System”,Applied Soft Computing 12,pp.238–254, 2012.
Özbakır L., Baykasoğlu A. and Kulluk S., “A Soft Computing-Based Approach for Integrated Training and Rule Extraction From Artificial Neural Networks: DIFACONN-Miner”, Applied Soft Computing 10,pp.304–317, 2010.
Baykasoglu A., Saltabaş A., Taşan A.S. and Subulan K., “Yapay Bağışıklık Sisteminin Çoklu Etmen Benzetim Ortamında Realize Edilmesi ve Gezgin Satıcı Problemine Uygulanması” Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt 27, No 4, 901-909, 2012.
Seredynski, F., and Bouvry, P., “Anomaly Detection in TCP/IP Networks Using Immune Systems Paradigm”,Computer Communications, 30, pp.740–749, 2007.
Kalinli, A., and Karaboga, N., “Artificial Immune Algorithm for IIR Filter Design”,Engineering Applications of Artificial Intelligence, 18, pp.919–929, 2005.
Musilek, P., Lau, A., Reformat, M., & Wyard-Scott, L., “Immune Programming”,Information Sciences, 176, pp.972–1002, 2006.
Kumar, A., Prakash, A., Shankar, R., & Tiwari, M. K., “Psychoclonal Algorithm Based Approach to Solve Continuous Flow Shop Scheduling Problem”,Expert System with Applications, 31, pp.504–514, 2006.
De Castro, L. N., & Timmis, J., “Artificial Immune Systems: ANew Computational Intelligence Approach”. UK: Springer, 2002.
Hart, E. and Timmis, J., “Application Areas of AIS: The past, The Present and The Future”, International Conference on Artificial Immune Systems (ICARIS), Canada, LNCS 3627, pp. 483-497, 2005.
Timmis, J., Hone, A., Stibor, T. and Clarck, E., “Theoretical advances in artficial immune systems”, Theoretical Computer Science, 403, pp. 11-32, 2008.
Brownlee, J., “Clonal Selection Theory & CLONALG the Clonal Selection Classification Algorithm (CSCA)”, Tecnical Report, 2005.
Parpinelli, R.S., Lopes, H.S., Freitas, A.A., “An Ant Colony Based System For Data Mining: Applications To Medical Data”,Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, San Francisco, California, pp.791–798, 2001.
Frank, A. and Asuncion, A., “UCI Machine LearningRepository”,[http://archive.ics.uci.edu/ml], Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science, Last accessed:February, 2011.
Clark D., Schreter Z. and Adams A., "A Quantitative Comparison of Dystal and Backpropagation", Submitted to the Australian Conference on Neural Networks,1996.
Rijnbeek P.R. and Kors J.A., “Finding a Short and Accurate Decision Rule in Disjunctive Normal Form by Exhaustive Search”, Machine Learning, 80: 33–62, DOI 10.1007/s10994-010-5168-9, 2010.
Nojima Y., Ishibuchi H. And Kuwajima I., “Parallel Distributed Genetic Fuzzy Rule Selection (FDGFRS)”, Soft Computing, 13, pp.511–519, 2009.
Ful X. and Wang L., “A Rule Extraction System with Class-Dependent Features”, Studies in Fuzziness and Soft Computing, Volume 163/2005, pp.79-99, DOI: 10.1007/3-540-32358-9_5, 2005.
Özbakır, L., Baykasoğlu, A., Kulluk, S., Yapıcı, H., “TACO-miner: An Ant Colony Based Algorithm for Rule Extraction from Trained Neural Networks”, Expert Systems with Applications, 36, 12295-12305, 2009.
Özbakır, L.,Delice,Y., “Exploring comprehensible classification rules from trained neural Networks integrated with a time-varying binary particle swarm optimizer”, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 24, 491-500, 2011.
Browne C., Duntsch I. and Gediga G., “IRIS Revisited: A Comparison Of Discriminant and Enhanced Rough Set Data Analysis”. In: L. Polkowski and A. Skowron, eds. Rough Sets in Knowledge Discovery, vol. 2. Physica Verlag, Heidelberg, 345-368, 1998.
Weiss S.M. and Kapouleas, I., "An Empirical Comparison of Pattern Recognition, Neural Nets and Machine Learning Classification Methods", in: J.W. Shavlik and T.G. Dietterich, Readings in Machine Learning, Morgan Kauffman Publ, CA 1990.
Duch W, Adamczak R, Grąbczewski K., “A New Methodology of Extraction, Optimization and Application of Crisp and Fuzzy Logical Rules”. IEEE Transactions on Neural Networks, 12, pp.277-306, 2001.
Nauck D., Nauck U. and Kruse R., “Generating Classification Rules with the Neuro-Fuzzy System NEFCLASS”,Proc. Biennial Conf. of the North American Fuzzy Information Processing Society (NAFIPS'96), Berkeley, 1996.
Pal N. R. and Chakraborty S., “Fuzzy Rule Extraction From ID3-Type Decision Trees for Real Data”, IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. B. 31 pp. 745-754, 2001.
Wang S., Wu G. and Pan J., “A Hybrid Rule Extraction Method Using Rough Sets and Neural Networks”, Lecture Notes in Computer Science, 2, 4492, pp. 352–361, 2007.
Castellano G., Fanelli A. M., and Mencar C., “An empirical risk functional to improve learning in a neuro-fuzzy Classifier”,IEEE Trans. Syst., B. 34 pp. 725-731, 2004.
Kim D.W., Park J.B., and Joo Y.H., “Design of Fuzzy Rule-Based Classifier: Pruning and Learning”, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery Lecture Notes in Computer Science, 3613, pp. 416–425, Springer, 2005.
Pappa G.L. and Freitas A. A., “Evolving Rule Induction Algorithms with Multi-Objective Grammar-Based Genetic Programming”, Knowledge and Information Systems, 19, pp.283–309. DOI 10.1007/s10115-008-0171-1, 2009.
De Castro, L. N.,, "Learning and Optimization Using the Clonal Selection Principle",IEEE Transactions On Evolutionary Computation, Vol. 6, no. 3, June, 2002.
C 4.5 Lecture Notes, [http://www.sts.tu-harburg.de/teaching/ss-09/ml-sose-09/03-Decision-Tree-c45.pdf], Hamburg University of Technology, Lecture Notes in Electronic Science,Last accessed,: Semptember, 2013.
Huysmans J., Baesens B. and Vanthienen J, “Using Rule Extraction to Improve the Comprehensibility of Predictive Models”, Open Access publications from Katholieke Universiteit Leuven with number urn:hdl:123456789/121060, KBI-0612, 2006.7

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

-

Yazarlar

Murat Köklü

Humar Kahramanlı

Novruz Allahverdi

Yayımlanma Tarihi

30 Eylül 2014

Gönderilme Tarihi

30 Eylül 2014

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2014 Cilt: 29 Sayı: 3

DOI

https://doi.org/10.17341/gummfd.89433

IZ

https://izlik.org/JA62KT84GP

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Köklü, M., Kahramanlı, H., & Allahverdi, N. (2014). SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(3). https://doi.org/10.17341/gummfd.89433

AMA

1.Köklü M, Kahramanlı H, Allahverdi N. SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM. GUMMFD. 2014;29(3). doi:10.17341/gummfd.89433

Chicago

Köklü, Murat, Humar Kahramanlı, ve Novruz Allahverdi. 2014. “SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 29 (3). https://doi.org/10.17341/gummfd.89433.

EndNote

Köklü M, Kahramanlı H, Allahverdi N (01 Eylül 2014) SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 29 3

IEEE

[1]M. Köklü, H. Kahramanlı, ve N. Allahverdi, “SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM”, GUMMFD, c. 29, sy 3, Eyl. 2014, doi: 10.17341/gummfd.89433.

ISNAD

Köklü, Murat - Kahramanlı, Humar - Allahverdi, Novruz. “SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 29/3 (01 Eylül 2014). https://doi.org/10.17341/gummfd.89433.

JAMA

1.Köklü M, Kahramanlı H, Allahverdi N. SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM. GUMMFD. 2014;29. doi:10.17341/gummfd.89433.

MLA

Köklü, Murat, vd. “SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 29, sy 3, Eylül 2014, doi:10.17341/gummfd.89433.

Vancouver

1.Murat Köklü, Humar Kahramanlı, Novruz Allahverdi. SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM. GUMMFD. 01 Eylül 2014;29(3). doi:10.17341/gummfd.89433

SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM

SINIFLANDIRMA KURALLARININ ÇIKARIMI İÇİN ETKİN VE HASSAS YENİ BİR YAKLAŞIM

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster

Cited By

GENELLEŞTİRİLMİŞ İLGİNÇ SINIFLANDIRMA KURALLARININ YAPAY KİMYASAL REAKSİYON OPTİMİZASYON ALGORİTMASI İLE KEŞFİ

Döküman dili tanıma için içerik bağımsız yeni bir yaklaşım: Açı Örüntüler

Multi-layer long short-term memory (LSTM) prediction model on air pollution for Konya province