Sınıflandırma Problemlerinde Çoklu Lojistik Regresyon, Yapay Sinir Ağı ve ANFIS Yöntemlerinin Karşıl

İstatistik, ekonometri ve veri madenciliği alanlarında sınıflandırma problemlerine sıklıkla karşılaşılmaktadır. Problemin çözümünde kullanılan teknikler günün teknolojisine bağlı olarak her geçen gün değişmekte ve gelişmektedir. Bu amaçla, günümüzde çok değişkenli istatistik tekniklerin yanısıra bulanık mantık ve yapay zekaya dayanan yöntemler de kullanılmaktadır. Bu çalışmada, çok değişkenli istatistik tekniklerinden çoklu lojistik regresyon, makine öğrenmek tekniklerinden yapay sinir ağı (YSA) ve YSA ile bulanık mantık tekniğinin birleşimi olan ve hibrid öğrenme tekniğine dayanan Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda Birleşmiş Milletler Dünya Gelişmişlik Göstergeleri ve ÇLR, YSA ve ANFIS yöntemleri kullanılarak İnsani Gelişmişlik Endeksi'ne (İGE) ile karşılaştırılmıştır. Aynı zamanda bu kitap kapsamında yöntemler teorik ve uygulama amaçlı incelenmiş ve detaylıca anlatılmıştır. Bununla birlikte eserin birçok konu kapsamında araştırmacılara faydalı olması temennisiyle...