Olay yeri inceleme verisi üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparing machine learning methods on site investigation data
- Tez No: 768948
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: K-En Yakın Komşu Algoritması, Lojistik regresyon analizi, Makine öğrenmesi, K-Nearest Neighbor Algorithm, Logistic regression analysis, Machine learning
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde artan suç olayları nedeniyle, suç olaylarının çözümünde teknolojinin kullanılması ihtiyaç haline gelmiştir. Bu çalışma elimizde bulunan ve içeriğinde San Francisco'da işlenen suçların verilerinin olduğu bir veri seti üzerinde yapılan işlemlerden oluşmaktadır. Suç olayının zamanı ve yeri göz önüne alındığında San Francisco'da işlenen suçların türünü sınıflandırılmasında farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak karşılaştırılması yapılmaktadır. Bu çalışma gelecekte işlenecek suçların önüne geçebilmek için önemli ve faydalıdır. Bunun yanı sıra bu çalışmada benzer veriler üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin hangisinin daha başarılı olacağı tespit edilmeye çalışılmıştır. Veri madenciliği yaklaşımlarını kullanarak şehirdeki suç olaylarının yeri, türü ve zamanı tahmin edilmektedir. Ayrıca, haftanın belirli günlerinde veya günün belirli saatlerinde daha fazla suç işlendiğine yönelik bazı ilginç bulgulardan bahsedilecektir. Son aşamada ise suçların sınıflandırılması ve sınıflandırma algoritmalarının başarısının karşılaştırılması hedeflenmektedir. Bu çalışmada uygulanan makine öğrenmesi yöntemleri sırası ile AdaBoost, K-Nearest-Neighbour, Logistic Regression, Naive Bayes ve Random Forest algoritmalarıdır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılmasında literatürde kabul görmüş metrikler olan Accuracy, Precision, F1_Score, Macro Average ve Weighted Average değerleri kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, due to the increasing number of crime incidents, use of technology has become a necessity in the solving of crime incidents. This study consists of operations performed on data set that contains the data of crimes committed in San Francisco. Considering the time and place of the crime event, a comparison is made using different Machine learning methods in classifying the type of crimes committed in San Francisco. This study is important and useful in order to prevent future crimes. In addition, it was tried to determine which of the machine learning methods would be more successful on similar data in this study. Using data mining approaches, the location, type and time of crime events in the city are estimated. Furthermore, some interesting findings that more crimes are committed on certain days of the week or at certain times of the day will be mentioned. In the last stage, it is aimed to classify crimes and compare the success of classification algorithms. Machine learning methods applied in this study; AdaBoost, K-Nearest-Neighbour, Logistic Regression, Naive Bayes and Random Forest algorithms. In the comparison of machine learning methods, Accuracy, Precision, F1_Score, Macro Average and Weighted Average values, which are accepted metrics in the literature, were used.
Benzer Tezler
- Sivas-Kangal yöresinde kırsal gelişme ve pazara açılma sürecindeki farklılaşmalar (bir örnek olay incelemesi)
Başlık çevirisi yok
FAHRİ ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. VAHAP SAĞ
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Acil yardım ve tedavi hastanelerinin idari mali ve teknik yönden planlaması
Başlık çevirisi yok
SERVET OKUYUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
HastanelerGazi ÜniversitesiKazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Serebrovasküler olay sonucu hemipleji gelişen hastalarda somatosensoriyel uyartılmış potansiyellerin hastanın rehabilitasyon yönünden prognozunu belirlemedeki önemi
Başlık çevirisi yok
NERGİS ÇAĞATAY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1989
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonGazi ÜniversitesiFiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BEYAZOVA
- Karıştırıcılar ve karıştırma kabındaki akım olaylarının incelenmesi
Başlık çevirisi yok
NADİR İLTEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ÖMER SAMİH MERTBAŞ