Regression by selecting best feature(S)

ÖZET EN İYİ ÖZNİTELİKLERİ SEÇME İLE REGRESYON Tolga Aydın Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Halil Altay Güvenir Eylül, 2000 Regresyon problemleri için, En İyi Öznitelik izdüşümlerini Seçerek Regresyon (RSBFP) ve En İyi Öznitelikleri Seçerek Regresyon (RSBF) adında iki yeni makine öğrenmesi metodu sunulmuştur. Bu metodlar minimum kareler re- gresyonunun ağırlıklı kullanımı ile çalışkan, parametrik ve adaptif modeller oluştururlar. Makine öğrenmesi ve istatistik literatürünün DART, MARS, RULE ve kNN gibi ünlü metodları hem tahmin gücü yüksek, hem de hızlı öğrenme ve/veya sorgulama yapan modeller üretememektedirler. RSBFP ve RSBF, literatürdeki bu boşluğu doldurmak için geliştirilmiştir. RSBFP, lineer özniteliklere ve/veya kategorik öznitelik parçalarına ait olan basit lineer re gresyon doğrularından bir karar listesi (model) oluşturur. RSBF, RSBFP 'nin gelişmiş versiyonu olup, karar listesi hem lineer özniteliklere ait çoklu hem de kategorik öznitelik parçalarına ait basit lineer regresyon doğrularından oluşur. Çoklu regresyon doğrularında yer alan öznitelikler geliştirilen bir uygunluk sezgisi ile bulunur. RSBFP ve RSBF'in, gereksiz özniteliklere, bilinmeyen değerlere ve gürültülü hedef öznitelik değerlerine karşı dayanıklı bir perfor mansa sahip olduğu gösterilmiştir. Böyle durumlarda diğer metodlara nazaran daha iyi sonuçlar vermeleri, gerçek veri kümeleri için uygun birer tahmin aracı olduklarını gösterir. Anahtar Sözcükler: Regresyon, fonksiyon yaklaştırımı, öznitelik izdüşümü. iv