Özet:

Farklı sayıda değişken içeren regresyon modellerinden seçim yapmak için Genetik Algoritmalar (GA) olarak adlandırılan sezgisel yaklaşıma dayanan bir prosedür önerilmektedir. GA’nın kromozomları ikili sayısı dizi yerine, uzunluğu (p) kullanıcı tarafından belirlenen ve değişken setlerini temsil eden tamsayı dizisi olarak kodlanmıştır. GA, kromozomları sıralamak için kromozomundaki değişkenlerle elde edilen regresyon modellerinin 20 tane Bootstrap örneklemindeki RMSE (tahmin hatalarının karelerinin ortalaması) değerlerinin ortalamasından oluşan bir değerlendirme fonksiyonu kullanmaktadır. GA, farklı değişken sayılarıyla değerlendirme fonksiyonunu en aza indirgemek için çalıştırılır. GA tarafından seçilen setler nihai olarak en iyi değişken alt setini belirlemek için tek gözlemli çapraz geçerlilik yöntemi ile değerlendirilmektedir. Önerilen GA, UCI veri deposundan alınan Topluluklar ve Suç veri setine uygulanmıştır. GA, farklı sayılarda (p) değişken seçmek için kullanılmış ve 30 değişken (p = 30) içeren alt set, tek gözlemli çapraz geçerlilik kriterine göre en iyi alt set olarak bulunmuştur. Önerilen prosedür mevcut değişken seçim yöntemleri ile karşılaştırılmış ve daha iyi performans göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: