Binary classification via GMDH-type neural network algorithm

Veri işleme grup yöntemi (GMDH) türünde sinir ağı algoritmaları karmaşık sistemleri modellemeye yarayan kendi kendini organize eden yöntemlerdir. GMDH algoritmaları regresyon, sınıflandırma, kümeleme, öngörü gibi çeşitli amaçlar için kullanılmaktadır. Bu tez kapsamında GMDH temelli farklı sınıflandırıcıların birleştirilmesi (dce-GMDH) adında yeni bir algoritma önerilmektedir. Bu algoritmaya ulaşılabilmesi için GMDH2 adında bir R paketi geliştirilmiştir. Paket GMDH ve dce-GMDH adında iki temel algoritma sunmaktadır. GMDH algoritması ikili sınıflandırma yapmakta ve önemli değişkenleri bulmaktadır. dce-GMDH algoritması ise farklı sınıflandırıcıları GMDH temelli olarak birleştirerek ikili sınıflandırma yapmaktadır. Paket farklı formatlarda (R, LaTeX, HTML) tanımlayıcı istatistiklerin tablosunu üretmektedir. Ek olarak, paket sınıflandırma performansı değerlendirmek amacıyla karışıklık matrisi, ilgili istatistikleri ve sınıflandırma etiketleri ile birlikte etkileşimli saçılım grafiği (2 ve 3 boyutlu) üretmektedir. Paketin tüm özellikleri Wisconsin meme kanseri verisi ile sunulmaktadır. GMDH algoritmaları ile diğer iyi bilinen sınıflandırıcıları karşılaştırmak amacıyla Monte Carlo benzetim çalışması yapılmıştır. R kullanıcısı olmayanlar için paketin kullanıcı dostu bir web uygulaması geliştirilmiştir. Bu web uygulaması http://www.softmed.hacettepe.edu.tr/GMDH2 adresi ile kullanıma açılmıştır.