K-Ortalama Kümelerinin Sınıf Bilgisi Olarak Karar Ağacı Oluşturmada Kullanılması ve Glokom Çoklu Sınıflandırılmasında Başarıma Etkisi
Bu çalışma çoklu sınıflandırmada performans artırımı için K-Ortalama ve Karar Ağacı yöntemlerinden oluşan bir model sunmaktadır. Model glukom veri kümesi üzerinde test edilmiş kesinlik ölçütü 0,808, ROC alanı 0,839 bulunmuştur
Main Authors: | Sait Can YÜCEBAŞ, Ahmet Cumhur KINACI |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Düzce University
2016-03-01
|
Series: | Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi |
Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/24379/258422?publisher=duzce |
Similar Items
-
K-Ortalama Kümelerinin Sınıf Bilgisi Olarak Karar Ağacı Oluşturmada Kullanılması ve Glokom Çoklu Sınıflandırılmasında Başarıma Etkisi
by: Sait Can YÜCEBAŞ, et al.
Published: (2016-03-01) -
K-Ortalama Kümelerinin Sınıf Bilgisi Olarak Karar Ağacı Oluşturmada Kullanılması ve Glokom Çoklu Sınıflandırılmasında Başarıma Etkisi
by: Sait Can YÜCEBAŞ, et al.
Published: (2016-03-01) -
Kablosuz manyetik sensörler kullanarak karar ağacı algoritma tabanlı araç sınıflandırmasının gerçekleştirilmesi
by: Sercan VANÇİN, et al.
Published: (2018-04-01) -
Kablosuz manyetik sensörler kullanarak karar ağacı algoritma tabanlı araç sınıflandırmasının gerçekleştirilmesi
by: Sercan Vançin, et al.
Published: (2018-04-01) -
Kablosuz manyetik sensörler kullanarak karar ağacı algoritma tabanlı araç sınıflandırmasının gerçekleştirilmesi
by: Sercan Vançin, et al.
Published: (2018-04-01)