FARKLI VERİ SETLERİ ÜZERİNDE SMO VE J48 ALGORİTMALARININ SINIFLANDIRMA SONUÇLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Abstract

Amac: Veri madenciligi disiplinler arasi bir alandir, surekli gelismekte ve kullanim alanlari yayginlasmaktadir. Cesitli tekniklerin ve algoritmalarin kullanilmasiyla verilerin guvenilirliginin saglanmasina yardimci olmaktadir. Siniflandirma, arastirmacilar tarafindan yaygin olarak kullanildigi icin onemli bir veri madenciligi teknigidir. Yontem: Bu calismada, uc farkli ogrenci veri seti uzerinde SMO ve J48 algoritmalarinin siniflandirma sonuclari karsilastirilmistir. Calismada, uc farkli veri seti ile TP-Orani, FP-Orani, Kesinlik, Duyarlik, F-olcutu ve ROC analizi gibi cesitli dogruluk olcumleri kullanilarak, J48 ve SMO algoritmalarinin siniflandirma dogrulugu acisindan performansi degerlendirilmistir. Bulgular ve Sonuc: Yapilan testler sonucunda her uc veri setinde SMO algoritmasinin siniflandirma performansinin daha iyi oldugu ortaya konmustur.