| Yazarlar (2) |
Dr. Öğr. Üyesi Ali Vasfi AĞLARCI
Kastamonu Üniversitesi, Türkiye |
Cengiz Bal
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Türkiye |
| Özet |
| Bu araştırmanın amacı, makine öğrenmesinde çoklu sınıflandırma problemlerinde kullanılan performans metriklerini karşılaştırmaktır. Bu amaçla 4 farklı sınıflandırma yöntemi kullanılarak farklı senaryolar altında simülasyon çalışması yapılmış ve elde edilen performans metrikleri bu doğrultuda karşılaştırılmıştır. Çalışmada performans metrikleri karşılaştırılırken, sınıflandırma amacıyla kullanılacak veriler 4 faktörün etkisi dikkate alınarak farklı senaryolar altında türetilmiştir. Yanıt değişkeninin 3 farklı kategori sayısı, 5 farklı örneklem büyüklüğü, 3 farklı korelasyon yapısı ve yanıt değişkeninin dengeli ve dengesiz dağılımı dikkate alınarak 90 farklı senaryo oluşturulmuştur. Çoklu sınıflandırma problemlerinde kullanılan Accuracy, Kappa ve CramerV metrikleri performans ölçüsü olarak kullanılmıştır. Belirlenen senaryolardaki performans metriklerindeki değişimler tablolar halinde özetlenmiş ve karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışması ile yapılan karşılaştırmalar sonucunda, Kappa performans ölçütünün çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde diğer iki metriğe göre daha doğru bir performans metriği olduğu ve yöntemin sınıflandırma başarısı hakkında daha güvenilir bilgi verdiği görülmüştür. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale |
| Dergi Adı | Kastamonu University Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences |
| Dergi ISSN | iibf-dkas |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN |
| Makale Dili | İngilizce |
| Basım Tarihi | 06-2025 |
| Cilt No | 27 |
| Sayı | 1 |
| Makale Linki | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/4265889 |
