Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Yazarlar: Abdülkadir GÜMÜŞÇÜ, Ramazan TAŞALTIN, İbrahim Berkan AYDİLEK
Konular:-
Anahtar Kelimeler:Genetik algoritma,Karar ağacı,Budama
Özet: Karar ağaçları sınıflandırma ve değer tahmini amacıyla kullanılan makina öğrenme algoritmalarından biridir. Karar ağaçlarını oluşturmak amacıyla birçok yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşımlardan biri olan C4.5 karar ağaçları metodu birçok alanda sıklıkla kullanılmaktadır. Ağaç yapısını kurmada kullanılacak veri setinin nitelik sayısının fazla olması, ağaç yapısında gereksiz dallar ve düğüm noktalarına sebep olmaktadır. Bunun sonucunda gereksiz oluşturulan dallar ve düğüm noktaları aşırı öğrenmeye, aşırı öğrenme ise sınıflandırma başarı oranını olumsuz yönde etkilemektedir. Bu çalışmada aşırı öğrenmenin etkilerini azaltmak için yeni bir budama algoritması önerilmiştir. WEKA ortamında çalıştırılan C4.5 algoritmasının Güven Faktörü Confidence Factor genetik algoritma ile optimize edilerek başarılı sonuçlar elde edilmiştir