Show simple item record

dc.contributor.advisorOkut, Hayrettin
dc.contributor.authorTuğ Karoğlu, Tuğba
dc.date.accessioned2020-12-10T11:16:13Z
dc.date.available2020-12-10T11:16:13Z
dc.date.submitted2018
dc.date.issued2018-09-21
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/257988
dc.description.abstractBu tez çalışması; 2010-2013 yılları arasında Türkiye'nin 81 ilinde Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Merkezi (ÖSYM) tarafından düzenlenen Yükseköğrenime Giriş Sınavına (YGS) giren; 180 ve üzeri puan alarak ikinci basamak sınavı olan Lisans Yerleştirme Sınavına (LYS) girmeye hak kazanan öğrencilerin Ensemble modellerinden ikisi olan `Bagging` ve `Boosting` yöntemleri ile sınıflandırılmasının yapılması amacıyla gerçekleştirilmiştir.Bu amaçla Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)'ten ve ÖSYM arşivinden değişkenlerle ilgili veriler toplanmıştır. ÖSYM sınav kılavuzu incelenerek değerlendirmelerin yapılmasında bu kılavuzdaki esaslar dikkate alınmıştır.Literatür taramaları yapılmış, veriler toplanmış ve MATLAB bilgisayar programında Baggingve Boosting yöntemleriyle sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiş, R bilgisayar programında da Kümeleme Analizi yapılarak desteklenmiştir. Hiyerarşik kümeleme sonuçları Doğu Anadolu'daki illerin kendi arasında, Marmara, Batı Ege ve Batı Akdeniz Bölgeleri'ndeki illerin ise kendi arasında gruplaşmış olduğu gözlenmiştir. İç Anadolu ile Orta ve Doğu Karadenizde bulunan iller ile Gaziantep, Malatya ve Elazığ benzerlikleri ayrıca dikkat çekicidir.Çalışma sonucunda `Bagging` ve `Boosting` yöntemleri sınıflandırma sonucundaki performansları karşılaştırılmış ve ayrıca kümeleme analizi ile yapılan sınıflandırmalar desteklenmiştir. Buna göre; `Bagging` ve `Boosting` yöntemlerinin hatayı düşürmede iyi bir performans sergiledikleri belirlenmiştir.Anahtar kelimler:AdaBoost,Bagging, Boosting, Bootstrap, Ensemble Modeller,Kümeleme.
dc.description.abstractThis study was conduted to classify the student those took Undergraduate Placement Exam (LYS) organized by Student Selection and Placement Center (OSYM). For the classification, two ensemble methods, Bagging and Boosting were considered.Therefore, data compromised student exam scores and related variables were retrieved from the archives of Turkish Statistical Institue (TUIK) and Student and Placement Center.The evalution has been done by considering the regulations specified in the Handbook of Student Selection and Placement Center (OSYM). MATLAB and R package programs were used to obtained clustering, corrograms, biclustering and bagging and boosting results. Hierarchical clustering results depicted that the provinces within Eastern Anatolia clustered in the same cluster group. Likewise, the provinces of Marmara, Western Eagen and Southern Mediterranean regions clustered into the same cluster in term of similarities. The provinces of Center Aanatolia and Center and Eastern Black Sea, as well as Gaziantep and Elazığ, clustered into the same cluster in terms of similarities distance was used for clustering. These classifications were supported by bagging and boosting. Frther, the conclusion has been done that bagging and boosting have a good predictive ability to classify results by decrease the sum of the squared error term.Keywords:AdaBoost, Bagging, Boosting, Bootstrapping,Ensemble Models, Clustring.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİstatistiktr_TR
dc.subjectStatisticsen_US
dc.titleLisans yerleştirme sınavında yerleşme başarısının karar ağaçlarına göre bagging ve boosting yöntemleriyle sınıflandırılması
dc.title.alternativeClassification of replacement success according to decision trees by using bagging and boosting methods
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2018-09-21
dc.contributor.departmentZootekni Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10196753
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityVAN YÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid507792
dc.description.pages127
dc.publisher.disciplineBiyometri ve Genetik Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess