Abstract
Sınıflandırma Yöntemi, veri madenciliğinin başlıca yöntemlerinden biri olup, öğrenme algoritmasına dayanır. Büyük ölçekli bir veri içinde gizli kalmış bir örüntüyü keşfetmek amacıyla uygulanır. Veri madenciliği kapsamında, örüntü, bir varlık için dijital ortamda kaydedilmiş; gözlemlenebilir, ölçülebilir ve tekrar edilebilir bir bilgi olarak ifade edilmektedir. Ulaşılmak istenen bilginin elde edilmesi için uygulanan sınıflandırma algoritmaları, içerdiği verinin ortak özelliğine göre veri setinin belirli sınıflara ayrılmasını (ayrıklaştırılmasını) sağlamaktadırlar. Bu işlemin ardından bir sınıflandırma modeli elde edilir. Elde edilen sınıflandırma modeli yeni bir veri seti üzerinde uygulanarak, model ile belirlenmiş olan sınıfların veri seti içindeki benzerlerinin varlığı araştırılır. Söz konusu işlem “örüntü tanıma” olarak isimlendirilmektedir. Bu çalışmada, veri madenciliğinde sınıflandırma süreci ele alınarak, C5.0 ve Gini isimli iki farklı sınıflandırma algoritması ile bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla açık kaynak kodlu R dili uygulanarak, her iki sınıflandırma modelinin tahmin değerlerinin doğruluğuyla ilgili performans ölçüm değerleri elde edilmiştir. Ayrıca, en iyi performans ölçüm değerine sahip bir model ele alınarak, sonuçları değerlendirilmiştir
Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
