Sınıflandırma Problemlerinde Çoklu Lojistik Regresyon

Istatistik, ekonometri ve veri madenciligi alanlarinda siniflandirma problemlerine siklikla karsilasilmaktadir. Problemin çözümünde kullanilan teknikler günün teknolojisine bagli olarak her geçen gün degismekte ve gelismektedir. Bu amaçla, günümüzde çok degiskenli istatistik tekniklerin yanisira bulanik mantik ve yapay zekaya dayanan yöntemler de kullanilmaktadir.

Bu çalismada, çok degiskenli istatistik tekniklerinden çoklu lojistik regresyon, makine ögrenmek tekniklerinden yapay sinir agi (YSA) ve YSA ile bulanik mantik tekniginin birlesimi olan ve hibrid ögrenme teknigine dayanan Adaptif Ag Tabanli Bulanik Çikarim Sistemi yöntemlerinin siniflandirma performanslarinin karsilastirilmasi amaçlanmaktadir. Bu amaç dogrultusunda Birlesmis Milletler Dünya Gelismislik Göstergeleri ve ÇLR, YSA ve ANFIS yöntemleri kullanilarak Insani Gelismislik Endeksi'ne (IGE) ile karsilastirilmistir.

Ayni zamanda bu kitap kapsaminda yöntemler teorik ve uygulama amaçli incelenmis ve detaylica anlatilmistir. Bununla birlikte eserin birçok konu kapsaminda arastirmacilara faydali olmasi temennisiyle...