Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Karar Ağacı Derinliğinin CARTAlgoritmasında Kestirim Kapasitesine Etkisi: Bir Tünel Açma Makinesinin  İlerleme Hızı Üzerin...
İçerik Veri madenciliği nedir? Karar ağaçları ve CART Araştırma Sonuç
Veri Madenciliği Nedir?•   Basit bir tanım yapmak gerekirse veri madenciliği, büyük    ölçekli veriler arasındaki anlamlı ...
Veri Madenciliği Nedir?•   Bankacılık•   Müşteri İlişkileri Yönetimi•   Perakende Satış•   Sahtekarlık ve Dolandırıcılık T...
Veri Madenciliği Nedir?   Veri Madenciliği Süreci
Karar Ağaçları ve CART•   Tahminsel Yöntemler    (Sınıflandırma, Regresyon, Zaman Serileri)•   Tanımlayıcı Yöntemler    (K...
CART   İkili kırılım yaklaşımına sahiptir   Sınıfandırma ve regresyon yapabilir   Sayısal ve kategorik girdiler alabili...
Araştırma   151 lokasyondan, tünel açma makinesinin hızını etkileyecek    kaya ortamına ilişkin parametreler ve ilgili lo...
Araştırma verisine ait dağılım    Parametre             Min.    Max     Ort.           2Tek eksenli sıkışma       118.3 ...
Sonuçlar           Ağaç Derinliği   R           6.Derinlik       0,926           7.Derinlik       0,943           8.Derinl...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Karar Ağacı Derinliğinin CART Algoritmasında Kestirim Kapasitesine Etkisi: Bir Tünel Açma Makinesinin İlerleme Hızı Üzerinde Uygulama

2,263 views

Published on

For Full Paper:

http://www.scribd.com/doc/30589730/Karar-A%C4%9Fac%C4%B1-Derinli%C4%9Finin-CART-Algoritmas%C4%B1nda-Kestirim-Kapasitesine-Etkisi-Bir-Tunel-Acma-Makinesinin-%C4%B0lerleme-H%C4%B1z%C4%B1-Uzerinde-Uygulama

Published in: Education
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Karar Ağacı Derinliğinin CART Algoritmasında Kestirim Kapasitesine Etkisi: Bir Tünel Açma Makinesinin İlerleme Hızı Üzerinde Uygulama

  1. 1. Karar Ağacı Derinliğinin CARTAlgoritmasında Kestirim Kapasitesine Etkisi: Bir Tünel Açma Makinesinin İlerleme Hızı Üzerinde Uygulama Ebru Akçapınar Sezer Ahmet Selman Bozkır Saffet Yağız Candan Gökçeoğlu
  2. 2. İçerik Veri madenciliği nedir? Karar ağaçları ve CART Araştırma Sonuç
  3. 3. Veri Madenciliği Nedir?• Basit bir tanım yapmak gerekirse veri madenciliği, büyük ölçekli veriler arasındaki anlamlı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işidir .• Tek başına bir şey ifade etmeyen veriler içindeki gizli örüntüleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak için istatistik, yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi yöntemlerin ileri veri çözümleme araçlarıyla kullanılmasını kapsayan süreçler topluluğudur.
  4. 4. Veri Madenciliği Nedir?• Bankacılık• Müşteri İlişkileri Yönetimi• Perakende Satış• Sahtekarlık ve Dolandırıcılık Tespiti• Kalite Kontrol Analizi• Eğitim - Öğretim Kısacası verinin var olduğu ve içinden anlamlı bir bilgiye, ize ya da diğer bir deyişle örüntüye ulaşılabilecek her yerde…
  5. 5. Veri Madenciliği Nedir? Veri Madenciliği Süreci
  6. 6. Karar Ağaçları ve CART• Tahminsel Yöntemler (Sınıflandırma, Regresyon, Zaman Serileri)• Tanımlayıcı Yöntemler (Kümeleme, Birliktelik Kuralları, İstisna Analizi) CART : Classification and Regression Tree Breimann tarafından 1984 de CHAID in devamı olarak tasarlanmıştır.
  7. 7. CART İkili kırılım yaklaşımına sahiptir Sınıfandırma ve regresyon yapabilir Sayısal ve kategorik girdiler alabilir Gini kırılım kriterini benimsemiştir. Eksik verilerle çalışabilir Ağaç budama yetenekleri desteklenmiştir. CHAID çoklu kırılıma sahip olması nedeniyle ticari alanlarda yaygın kullanım bulurken, CART ikili kırılım yaklaşımıyla daha yüksek kestirim kapasitesine sahiptir ve yüksek kestirim kapasitesinin arandığı alanlarda daha çok tercih edilir.
  8. 8. Araştırma 151 lokasyondan, tünel açma makinesinin hızını etkileyecek kaya ortamına ilişkin parametreler ve ilgili lokasyondaki tünel açma hızı, çalışmaya dair temel veriyi oluşturmaktadır. Araştırma bünyesinde SPSS Clementine 12 kullanılmıştır. Karar ağacının derinliği kademeli olarak arttırılarak kestirim kapasitesine olan etkisi gözlemlenmiştir. Buna ek olarak tünel açma hızına etkiyen önemli parametreler keşfedilmiştir.
  9. 9. Araştırma verisine ait dağılım Parametre Min. Max Ort.  2Tek eksenli sıkışma 118.3 199.7 150.1 22.2 492.4dayanımı, UCS (MPa)Çekilme dayanımı, 6.7 11.4 9.5 0.9 0.8BTS (MPa)Kırılganlık indeksi, BI 24.9 58.0 34.6 8.5 71.5(kN/mm)Süreksizlik düzlemleri 0.05 2.0 1.02 0.64 0.42arasındaki ortalamauzaklık, DPW (m)Süreksizlik düzlemi ile 2.0 89.9 44.7 23.3 541.9tünel açmamakinesinin ilerlemeyönü arasındaki açı, (derece)Tünel açma 1.27 3.07 2.04 0.36 0.13makinesinin ölçülenilerleme hızı, ROP(m/saat)
  10. 10. Sonuçlar Ağaç Derinliği R 6.Derinlik 0,926 7.Derinlik 0,943 8.Derinlik 0,947 9.Derinlik 0,948 10.Derinlik 0,948

×