Destek vektör makinesi ve çekirdek fonksiyonları üzerine bir çalışma

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik (Yl) (Tezli), Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: EYYUP ADAR

Danışman: Sanem Şehribanoğlu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasında on adet farklı veri seti üzerinde Destek vektör makineleri ve çekirdek fonksiyonları olan Lineer çekirdek, Polinom çekirdek, Radial Basis, Sigmoid çekirdek ve Pearson VII işlevsel çekirdek fonksiyonları ile sınıflandırma işlemi yapılarak performans ölçütleri açıklanmıştır. İlk olarak sınıflandırma performansını etkileyen ceza parametresi olarak geçen C parametresi her bir çekirdek fonksiyonu için deneme yapılma yöntemi ile belirlenmiştir. Ardından doğruluk değeri, Kappa istatistik değeri ve ROC eğrisi altında kalan alan (AUC değeri) hesaplanarak sınıflar arasındaki uyum ve modelin başarı ölçütleri hesaplanmıştır. Tüm bu işlemlerden sonra çekirdek fonksiyonları arasındaki sınıflandırma başarısı değerlendirilmiş en yüksek başarı oranı olarak Lineer çekirdek ve Pearson VII işlevsel çekirdek fonksiyonu ile elde edildiği tespit edilmiştir.