Yapay sinir ağı kullanılarak dengesiz veri kümelerinde sınıflandırma başarısının artırılması

Veri kümelerinde, sınıflar arasında dengeli bir dağılım bulunmaması sonucunda dengesiz veri kümeleri ortaya çıkmaktadır. Bu dengesiz veri kümelerinde karşılaşılan en büyük problemlerden biri ise sınıflandırma başarısıdır. Sınıflandırma başarısı çoğunluk sınıfında yüksek değerlere yakın iken, azınlık sınıfında sınıflandırma başarısında yanlışlıklar ve hatalar görülmektedir. Bu tez çalışmasında dengesiz dağılım gösteren veri kümelerinde sınıflandırma başarısının artırılmasına yönelik çalışmalar yapılmıştır. Sınıflandırma başarısının artırılması için yapay sinir ağlarından yararlanılmıştır. Bu çalışmada yapay sinir ağları kullanılarak yedi yöntem önerilmiş olup sınıflandırma sonuçları için geometrik ortalama ve f ölçüsü metriklerinden yararlanıp, bu metriklerin değerlendirilmesi için de Friedman testi istatistik ölçüsünden faydalanılmıştır. Bu yöntemlerde en başarılı sonuç elde edilen yöntemde yapay sinir ağları ile rastgele örnekler üretilmiş olup bu örnekler bir eşik değeriyle sınırlandırılmıştır. Tez çalışmasında yapılan yöntemlerden alınan sonuçlar, orijinal veri kümesinin sonuçları ve temel SMOTE yöntemi sonuçları ile karşılaştırılırmıştır. Karşılaştırılma sonucunda başarılı sonuçlar elde edilmiş olup dengesiz veri kümelerinde sınıflandırma başarısı artırılmıştır.