Veri madenciliði uygulamalarýnda sýnýflandýrma teknikleri, yaygýn bir þekilde kullanýlmakta olup öðrenme algoritmasýna dayanmaktadýr. Sýnýflandýrma teknikleri, ulaþýlmak istenen verinin ortak özelliklerine göre ayrýklaþtýrýlarak veri kümesinin önceden belirlenen bir sýnýfa atanmasý iþlemidir. Etiketli eðitim verileri üzerinden giriþ verisi ve buna karþýlýk gelen çýkýþ deðerinin eþleþtirilmesini saðlayan denetimli öðrenme yapýsý kullanýlmaktadýr. Sýnýflandýrma etiketleme yapýlmýþ herhangi bir veri kümesi üzerinde uygulanabilir. Sýnýflandýrma için çeþitli algoritmalar kullanýlmaktadýr. Rastgele Orman Algoritmasý sýnýflandýrma yöntemleri içerisinde baþarýlý sonuçlar oluþturan algoritmalardan birisidir. Bu algoritma, birden çok karar aðacýnýn birleþimi ile oluþturulmuþ, her bir karar aðacýnýn farklý gözlem üzerinde eðitilmesi ile modeller oluþturarak sýnýflandýrma yapan ve toplu öðrenme saðlayan bir algoritmadýr. Rastgele Orman Algoritmasý, sýnýflandýrma ve regresyon problemlerinde kullaným kolaylýðý ve esnekliði saðladýðý için yaygýn olarak kullanýlmaktadýr. Bu algoritma, veri kümesinin daha derin keþfedilmesini saðlar. Veri madenciliði uygulamalarýnda, aþýrý uyum sonuçlarý kötü yönde etkileyen bir durumdur fakat bu algoritmada, yeterli düzeyde aðaç bulunmasý durumunda bu problemin oluþma ihtimali azalmaktadýr. Eðitim veri seti üzerinde, en önemli özelliði tanýmlamak için de kullanýlabilir. Bankacýlýk, týp, borsa, ticaret uygulamalarýnda yaygýn bir þekilde kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada, kapalý bir alanda toplanan 7 farklý WIFI sinyalinin Rastgele Orman Algoritmasý ile sýnýflandýrýlmasý yapýlmýþtýr. Veri seti için önemli özellikler belirlenerek sýnýflandýrma baþarýsýna etkisi incelenmiþtir. Çalýþmada kullanýlan veriler dört farklý sýnýfa ayrýlmýþ ve %99 baþarý elde edilmiþtir.
Anahtar Kelimeler: Denetimli Öðrenme, Makine Öðrenmesi, Rastgele Orman Algoritmasý, Veri Analizi
|
