An experimental evaluation for fuzzy decision trees

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2015

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SENA ÖZTÜRK

Danışman: Selma Ayşe Özel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, üçgen ve yamuk üyelik fonksiyonları kullanılarak bulanıklaştırılan bulanık veri ile bulanık karar ağacı geliştirilip klasik karar ağacı ile karşılaştırılmıştır. Ayırma kriterlerinin temel ve bulanık versiyonları kullanılmıştır. Bu tezde ayrıca, bulanık veriler için kullanılan sözel terimlerin etkisi çalışılmıştır. Bunun için, kazanan sözel terim ve tüm sözel terimler olmak üzere iki farklı bulanık veri kümesi elde edilmiş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın amacı, bulanık karar ağaçlarının sınıflama performansını geliştirmek ve karar ağacı oluşumunda veri kümesi bulanıklaştırmanın etkisini test etmektir. ID3 karar ağacı algoritması temel alınarak, önerilen bulanık ve temel karar ağacı yöntemleri UCI makine öğrenme veri havuzundan alınan 18 veri kümesi ile test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, bulanık veri kullanılarak elde edilen ID3 karar ağacının klasik karar ağacından daha başarılı olduğunu göstermiştir.