Improving text categorization performance by combining feature selection methods
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2011
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ECE ÖZBİLEN
Danışman: TUNGA GÜNGÖR
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Makine öğrenmesi yöntemlerinin metin sınıflandırmada kullanılmaya başlanması, sınıflandırma performansını arttıran önemli bir faktör olmasına rağmen yüksek boyutluluk sınıflandırma başarısı için hala önemli bir problem. Sınıflandırmada doküman vektörlerinin boyutunu azaltmak için birçok yöntem önerilmektedir. Öznitelik seçme yöntemi de boyut azaltmada kullanılan en yaygın ve etkili yöntemlerden biridir. Öznitelik seçme metodlarının sınıflandırmadaki performansını arttırmak için birçok araştırma yapılmış ve yapılıyor olmasına rağmen, incelenen öznitelik seçme metodlarının bir arada kullanılması ile ilgili araştırmalar dokuman sınıflandırma alanında çok kısıtlı.Farklı yöntemleri birleştirerek bilgi erişim alanında başarılı sonuçlar elde edilmesi, bizi bu çalışmada öznitelik seçme metodlarını birleştirerek metinleri sınıflandırmaya yöneltti. Bu amaçla, bu çalışmada özellik seçme yöntemlerinin ve bu yöntemlerin çeşitli ikili birleşimlerinin karşılaştırılmasına yönelik kapsamlı bir araştırma sunuyoruz. Beş farklı öznitelik seçme metodu ve birleşimlerini farklı özellikteki beş veri kümesi üzerinde yerel ve genel politika kapsamında SVM sınıflandırıcısı ile analiz edildi. Analiz sonucunda, birleştirilen öznitelik seçme metodlarının metodların tek kullanılmasına göre daha başarılı sonuçlar elde ettiğini gördük. Özellikle yöntemlerin skor değerlerini birleştirmek yerel politikada belirgin şekilde başarılıyı arttırırken, sıra değerlerini birleştirmek genel politikada daha başarılı sonuçlar elde edilmesini sağladı.Bu tezde amacımız öznitelik seçme metodlarını birleştirmenin metin sınıflandırma performansındaki başarısını incelemek ve karşılaştırmaktır. Bu kapsamda skor ve sıra birleştirme yöntemlerinin yanında yeni birleştirme yöntemleri de tezde önerildi ve incelendi. Çalışma sonucunda önerilen bazı yöntemlerin skor ve sıra birleştirme yöntemlerinin başarısını da geliştirdiği gözlemlendi.