Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 44
 İndirme 18
Regresyon Analizleri mi Karar Ağaçları mı?
2020
Dergi:  
Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Yazar:  
Özet:

Karar ağaçları algoritması, veri madenciliği teknikleri içinde önemli bir sınıflandırma yöntemidir. Karar ağacı, kök düğümü, dalları ve yaprak düğümleri olan ağaç yapısında sınıflandırma ve regresyon modelleri oluşturur. Bağımlı değişken iki kategorili olduğunda regresyon analizine alternatif bir yöntem olarak tercih edilen lojistik regresyon analizi, sınıflandırma amacıyla kullanılan bir diğer tekniktir. Bu araştırma kapsamında aynı veri seti üzerinde lojistik regresyon, doğrusal regresyon, sınıflandırma ağacı ve regresyon ağacı yöntemleri uygulanmıştır. Bu dört yöntem kullanılarak konut fiyatını belirleyen en önemli değişkenler belirlenmiştir. Modellerin performansları ve tahmin güçleri karşılaştırılmış en iyi sınıflandırma yapan model belirlenmeye çalışılmıştır. Bu karşılaştırma, 5 bağımsız değişken ve bağımlı değişken ev fiyatı olmak üzere, 414 gayrimenkul verisi kullanılarak yapılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen bulgular, gayrimenkul değerleme verisi için sınıflandırma ağacı modelinin standart yaklaşımlardan daha iyi performans sergilediğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler:

Regression Analyses or Decision Trees
2020
Yazar:  
Özet:

Decision tree algorithm is an important classification method in data mining techniques. A decision tree creates classification and regression models like a tree that has a root node, branches, and leaf nodes. Logistic regression which is an alternative method to regression analysis when the dependent variable is a dichotomy, is another technique used for classification purposes. Within the scope of this research, logistic regression, linear regression, classification tree, and regression tree were applied on the same data set. This study explores the most important variables determining the house price by using these four methods. Models’ performances and predictive powers were compared and the best model is determined. This comparison was performed using 414 real estate data on 5 independent variables and the dependent variable is house price. The findings showed that the classification tree model for real estate valuation data performs better than standard approaches.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler










Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi

Alan :   Eğitim Bilimleri; Filoloji; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.272
Atıf : 13.474
2023 Impact/Etki : 0.345
Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi