KAPSAMA YAKLAŞIMINA GÖRE KURAL ÜRETEN BİLGİ KEŞFİ ALGORİTMALARINDA ENTROPİ KULLANIMI

Makalenin İngilizce İsmi: 
USE OF ENTROPY IN THE KNOWLEDGE DISCOVERY ALGORITHMS WHICH GENERATE RULES ACCORDING TO COVERING APPROACH
Makale İçerik Bilgileri
Makale Dili: 
İngilizce
Anahtar Kelimeler: 
Karar Ağaçları
entropi
Bilgi keşfi
Kural çıkarma
Türkçe Özet: 

Bu yayının amacı, endüktif öğrenmede kapsama yaklaşımını kullanan algoritmalarda bilgi kazancı için entropi
kullanımını sağlamaktır. Kapsama yaklaşımına göre kural üreten REX-1 ve REX-2 algoritmaları aynı metodla
kural üreten diğer algoritmalarla karşılaştırılacaktır. Bu algoritmalar arama metodlarını kullanarak kural üretirler.
Entropi, karar ağacı üreten algoritmalarda kullanıldığı gibi kapsama yaklaşımını kullanan algoritmalarda da
kullanılabilir. Arama metodları tarafından kurallar üretilirken örnek setindeki karmaşıklığı yüksek olan
özelliklere öncelik verilmesi kaçınılmazdır. Ancak entropi kullanımı karmaşıklığı daha az olan özelliklere
öncelik verir. Entropi kullanan algoritmalar arasında ID3 ve C4.5 sayılabilir. Fakat bu algoritmalar doğrudan
kural üretmek yerine karar ağacını kurallara dönüştürürler.

Key Words: 
Entropy
Knowledge Discovery
Rule Extraction
Decision-Trees
İngilizce Özet: 

The objective of this paper is to introduce the use of entropy for knowledge acquisition in the algorithms which
use the covering approach in inductive learning. REX-1 and REX-2 algorithms, which generate rules based on
the covering approach, are compared with other algorithms using the same principle. These algorithms which
adapt the mentioned approach generate rules using the search methods. As is used in the algorithms generating
the decision tree, the entropy can be used as well in algorithms which utilize the covering approach. While
generating rules by search methods, it is vital that the algorithms give priority to the attributes with high
complexity in an example set. However, use of entropy attaches the priority to the attributes with lower
complexity. ID3 and C4.5 algorithms may be cited among those using the entropy. Instead of direct rule
generation, but they use the decision tree to induce rules.

Yazar Bilgileri
1. Yazar
Yazar Adı: 
Ömer AKGÖBEK
Yazar Üniversitesi: 
Harran Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
Mühendislik Fakültesi
Yazar Anabilim Dalı: 
Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
2. Yazar
Yazar Adı: 
Ercan ÖZTEMEL
Yazar Üniversitesi: 
Marmara Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
Mühendislik Fakültesi
Yazar Anabilim Dalı: 
Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
Makale Künye Bilgisi
Makale Yayın Yılı: 
2009
Cilt/Sayı: 
13
Sayı: 
1
Sayfa Aralığı: 
22-27
PDF Dosyası: 
application/pdf iconarastirmax_684_pp_22-27.pdf
Makalenin Yayınlandığı Web Sitesindeki Linki: 
Makaleyi Dergi Web Sitesinden İndirin

Türkiye’nin ilk İşletme Fakültesi olan İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi bir ilke daha imza atmaya hazırlanıyor. Arastirmax.com "1. Liselerarası İşletme ve Ekonomi Proje Yarışması"nın sponsorlarından biri olmaktan gurur duymakta.