• Buradasın

    MRMR algoritması nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance) algoritması, makine öğrenimi modellerinde özellik seçimi için kullanılan bir yöntemdir 12.
    MRMR algoritmasının çalışma prensibi:
    1. Alaka (Relevance): Her bir özelliğin hedef değişkenle olan korelasyonunu belirler 12. Sürekli değişkenler için F-statistic, kategorik değişkenler için ise mutual information kullanılır 12.
    2. Gereksizlik (Redundancy): Özelliklerin birbirleriyle olan bağımlılığını ölçer 12. Sürekli değişkenler için Pearson korelasyon katsayısı, kategorik değişkenler için ise mutual information kullanılır 12.
    3. Seçim: Alaka ve gereksizlik değerleri kullanılarak, en yüksek öneme sahip özellik seçilir 12. Bu işlem, istenen sayıda özellik seçilene kadar tekrarlanır 1.
    MRMR algoritması, doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkileri tespit etmede etkilidir ve daha basit, daha yorumlanabilir modeller oluşturmayı sağlar 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. feature-engine.trainindata.com
        1
      2. elliot-weissberg.medium.com
        2
      3. csit.am
        3
      4. pypi.org
        4
      5. dergipark.org.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Sıralama algoritmaları nelerdir?

    Sıralama algoritmaları, veri setlerini belirli bir düzene göre sıralamak için kullanılan yöntemlerdir. İşte bazı yaygın sıralama algoritmaları: 1. Bubble Sort: Komşu elemanları karşılaştırarak yer değiştirir ve veri seti tamamen sıralanana kadar bu işlemi tekrarlar. 2. Insertion Sort: Elemanları sırayla alır ve her elemanı uygun konuma ekler. 3. Selection Sort: Elemanları sırayla seçer ve minimum veya maksimum elemanı bulup sıralı bölgeye ekler. 4. Merge Sort: Veri setini küçük parçalara böler, her parçayı sıralar ve ardından birleştirir. 5. Quick Sort: "Böl ve yönet" prensibini benimser, pivot elemanını kullanır ve ortalama durumlarda hızlı çalışır. 6. Heap Sort: Veriyi bir heap yapısına dönüştürür ve sıralı elemanları heapten çıkarır.
    5 kaynak

    Algoritmanın temel ilkeleri nelerdir?

    Algoritmanın temel ilkeleri şunlardır: Kesinlik. Sıralı olma. Sonluluk. Giriş/çıkış. Verimlilik.
    5 kaynak

    Sıralama algoritması örnekleri nelerdir?

    Bazı sıralama algoritması örnekleri: Bubble Sort (Kabarcık Sıralama). Selection Sort (Seçmeli Sıralama). Insertion Sort (Ekleme Sıralama). Merge Sort (Birleştirme Sıralama). Quick Sort. Counting Sort. Radix Sort.
    5 kaynak

    MRMR yöntemi nedir?

    MRMR (Maximum Relevance — Minimum Redundancy) yöntemi, özellik seçimi için kullanılan bir algoritmadır. Bu yöntem, hedef değişkenle güçlü bir ilişkiye sahip olan (yüksek alaka düzeyi) ancak diğer öngörücü özelliklerle zayıf bir ilişkiye sahip olan özellikleri tercih eder ve seçer. MRMR algoritması şu şekilde çalışır: 1. Tüm öngörücü değişkenlerin alaka düzeyini belirler ve en yüksek alaka düzeyine sahip özelliği seçer. 2. Kalan özellikler arasında, seçilen özelliklerle olan gereksizliği (redundancy) hesaplar. 3. Alaka düzeyi ile gereksizliğin farkını veya oranını kullanarak her bir özelliğe bir önem puanı atar ve en yüksek puana sahip özelliği seçer. 4. Bu işlemi, istenen sayıda özellik seçilene kadar tekrar eder. MRMR yöntemi, ilk olarak biyoinformatik alanında mikroarray gen ifadesi verileri için kullanılmış, daha sonra Uber tarafından pazarlama modellerinde popüler hale getirilmiştir.
    5 kaynak

    Planlama algoritmaları nelerdir?

    Planlama algoritmalarından bazıları şunlardır: İlk gelen, ilk hizmet (FCFS) algoritması. En kısa iş ilk (SJF) algoritması. Kalan en kısa süre (SRT) algoritması. Öncelik tabanlı algoritma. Round robin algoritması. Çok seviyeli kuyruk algoritması. Ayrıca, rota planlama algoritmaları da bir planlama algoritması olarak değerlendirilebilir. Bazı rota planlama algoritmaları şunlardır: Dijkstra algoritması. Hızlı keşfeden rastgele ağaçlar (RRT). Pekiştirmeli öğrenme (RL).
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir sıraya koymak için kullanılır. Graf Algoritmaları: Graf yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. Dinamik Programlama Algoritmaları: Karmaşık problemleri daha küçük alt problemlere bölerek çözmek için kullanılır. Böl ve Fethet Algoritmaları: Problemi daha küçük parçalara bölerek ve her parçayı ayrı ayrı çözerek çalışır. Yinelemeli Algoritmalar: Sorun çözüme ulaşana kadar sürekli tekrar eder. Greedy Algoritması: Optimizasyon sorunları için olası en iyi çözümü bulmaya yarar. Kaba Kuvvet Algoritması: Çözüm bulamasa da tüm çözümleri zorlayarak dener. Yol Yapılı ve Ağaç Yapılı Algoritmalar: Sonlu algoritmaların alt türleridir. Ayrıca, algoritmalar prosedürleri işletme şekillerine göre ardışık, yakınsak, sezgisel, yaklaşık, sonlu, direkt gibi farklı kategorilere de ayrılabilir.
    5 kaynak

    Algoritma şekilleri ne anlama gelir?

    Algoritma şekillerinin ne anlama geldiği, kullanılan akış diyagramına göre değişiklik gösterebilir. Akış diyagramında kullanılan bazı şekiller ve anlamları: Başla. Dur. İşlem. Giriş. Çıkış. Karşılaştırma (sorgu). Döngü. Akış diyagramlarında her bir şekil standart bir anlam taşıdığı için farklı yorumlanmaz.
    5 kaynak