Predicting the Admission Decision of a Participant to the School of Physical Education and Sports at Çukurova University by Using Different Machine Learning Methods Combined with Feature Selection

Gözde Özsert Yiğit

Predicting the Admission Decision of a Participant to the School of Physical Education and Sports at Çukurova University by Using Different Machine Learning Methods Combined with Feature Selection

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Gözde Özsert Yiğit

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): MEHMET FATİH AKAY

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tezin amacı Çukurova Üniversitesi Beden Eğitimi ve Spor Yüksekokuluna başvuran adayların kabul edilip edilmeyeceğini nitelik seçme algoritmaları ile birleştirilmiş Destek Vektör Makineleri (SVM), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları, Ağaç Yükseltme ve K-Ortalama Sınıflandırma Algoritmaları kullanarak tahmin etmektir. Nitelik seçme algoritmaları olarak Relif-F, Korelasyon-tabanlı Nitelik Seçme (CFS) ve F-Score algoritmaları seçilmiştir. Veri kümeleleri 10 katlı çapraz doğrulama ve farklı yüzdesel oranlar kullanılarak eğitim ve test kümelerine ayrılmıştır. Deneyler sırasıyla 2006 ve 2007 yıllarında okula alınan adayların gerçek test sonuçları üzerinde yapılmıştır. Her iki veri seti üzerinde sınıflayıcıların sınıflandırma performansı; doğruluk, duyarlılık, özgünlük, pozitif öngörü değeri ve negatif öngörü değeri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar tahmin modellerindeki tahmin değişkenleri azaldıkça doğruluğun da paralel olarak azaldığını göstermektedir.