AUC maximization for binary classification using combinatorial benders cuts
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bu çalışmanın amacı ikili sınıflandırma problemleri için Alıcı İşletim Karakteristiği (ROC) eğrisi altındaki alanı (AUC) puanlamaya dayalı bir karışık tamsayı izlenceleme gösterimi kullanarak doğrudan maksimize etmektir. Calışmamızda pekin yöntemleri; yeniden gösterimleri, sezgisel sınırlama yöntemlerini ve birleşi Benders kesilerini kullanarak inceledik. Çalışmamız, denektaşı veri setleri uzerindeki sayısal hesaplama sonuçlarını sunar ve puanlamaya dayalı yaklaşımlarla ilgili gelecek çalışmaların yolunu açar.
Author
İbrahim Edhem Sakarya
How to Cite
İbrahim Edhem Sakarya (Yüksek Lisans Tezi). AUC maximization for binary classification using combinatorial benders cuts, 2019, Özyeğin University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Özyeğin University
- A metaheuristic approach for multiple-item economic lot sizing problem with inventory dependent demand(2023)
- Design and implementation of a data stream management system with advanced complex event processing capabilities(2013)
- A performance based assesment of biological self-healing cement-based mortar(2022)
- Türk Ceza Kanununda uyuşturucu ve uyarıcı madde suçlarında etkin pişmanlık(2023)
- Visual state-space based multi-task learning for building segmentation and height estimation(2025)
- Dual circularly polarized horn antenna and feed network for full ka-band satcom(2025)