Özet:

Bu çalışmada sınıflandırma uygulamaları için kübik smoothing spline ve robust regresyonun kombinasyonu temelli etkili bir özellik seçim yaklaşımı sunulmuştur. Altı farklı veri seti önerilen özellik seçim algoritmasını test etmek için kullanılmıştır. İlgili sınıflandırma uygulamasında verisetinin %50’si kullanılarak her bir özellik değeri için kübik smoothing spline ve robust regresyon terimleri hesaplandı. Önerilen algoritmanın başarısı K. En Yakın Komşu Algoritması ve Diskriminant analizi kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen benzetim sonuçları önerilen özellik seçim yaklaşımının daha az özellik sayısıyla yüksek sınıflandırma başarı oranına sahip olduğunu göstermektedir. Örneğin Kalp Statlog veri seti sınıflandırma probleminde önerilen özellik seçim algoritması kullanmadan önce KNN K=5 için ile 13 özellik değeri için %66.6 sınıflandırma doğruluğu elde edilirken, önerilen özellik seçim yaklaşımı kullanılarak 6 özellik ile %83.7 sınıflandırma başarısı elde edilmiştir

Anahtar Kelimeler: