• 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

    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

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri çeşitli alanlara ve amaçlara göre sınıflandırılabilir. İşte bazı yaygın algoritma türleri: 1. Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir düzene göre sıralar. 3. Dinamik Programlama Algoritmaları: Problemleri alt problemlere ayırarak çözmeyi amaçlar. 4. Graf Algoritmaları: Ağ yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. 5. Heuristik Algoritmalar: Optimal çözümü bulmak yerine, yeterli ve pratik çözümler sunar. 6. Şifreleme Algoritmaları: Verileri anlamsız hale getirerek güvenlik sağlar.
    5 kaynak

    Algoritma ne anlama gelir?

    Algoritma, bir problemin çözümüne yönelik adım adım izlenen mantıksal bir yol haritası anlamına gelir. Daha geniş bir tanımla, belirli bir görevi yerine getirmek için izlenen sistematik kurallar bütünüdür. Algoritmaların bazı temel özellikleri: - Doğruluk: Hedefe ulaşmak için doğru sonuç üretmelidir. - Sonluluk: Algoritma belirli bir noktada sonlanmalıdır. - Verimlilik: Kaynakları etkili bir şekilde kullanarak en kısa sürede çözüm sunmalıdır. Kullanım alanları: bilgisayar bilimi, matematik, mühendislik, yapay zeka, finans, sağlık ve günlük yaşam gibi birçok alanı kapsar.
    5 kaynak

    Planlama algoritmaları nelerdir?

    Planlama algoritmaları, işletim sistemlerinde süreçleri seçmek ve yürütmek için kullanılan yöntemlerdir. İşte bazı yaygın planlama algoritmaları: 1. İlk Gelen İlk Hizmet (FCFS): Yeni gelen işlemler sıraya alınır ve ilk gelen işlem önce çalıştırılır. 2. En Kısa Süre Önce (SJF): Her işlem için tahmini yürütme süresi kullanılır ve en kısa yürütme süresine sahip işlem önce çalıştırılır. 3. En Yüksek Önceliğe Sahip İlk (HPF): Her işleme bir öncelik değeri atanır ve en yüksek önceliğe sahip işlem önce çalıştırılır. 4. Round Robin (RR): Zaman dilimi adı verilen sabit uzunlukta zaman aralıkları kullanılır ve her işlem bir zaman dilimi için işlemciyi alır. 5. Çok Seviyeli Sıra: İşlemleri farklı önceliklere sahip birden fazla sıraya ayırır ve yüksek öncelikli işlemler daha kısa zaman dilimleri alır.
    5 kaynak

    Sıralama algoritması örnekleri nelerdir?

    Sıralama algoritması örnekleri şunlardır: 1. Bubble Sort: Komşu elemanları karşılaştırarak yer değiştirir ve veri seti 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: Pivot elemanını kullanarak veri setini iki parçaya böler ve her parçayı ayrı ayrı sıralar. 6. Heap Sort: Veriyi bir heap yapısına dönüştürür ve sıralı elemanları heapten çıkarır. 7. Counting Sort: Sayıların sayımı yapılarak dizideki öğeler doğru konumlara yerleştirilir. 8. Radix Sort: Sayıları belirli bir basamak değerine göre gruplandırarak sıralar. 9. Shell Sort: İkili aralıklar kullanarak insertion sort benzeri bir yaklaşımla öğeleri sıralar.
    5 kaynak

    Algoritmanın temel ilkeleri nelerdir?

    Algoritmanın temel ilkeleri şunlardır: 1. Giriş (Input): Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya görevi gerçekleştirmek için giriş verilerini alır. 2. Çıktı (Output): Algoritma, giriş verileri üzerinde işlem yaparak bir çıktı üretir. 3. Belirli Adımlar (Steps): Algoritma, belirli adımları takip ederek işlemi gerçekleştirir. 4. Sonluluk (Finiteness): Algoritmanın bir süreç içinde belirli bir süre içinde sonlanması gerekir. 5. Etkililik (Effectiveness): Algoritma, belirli bir problemin çözümü için etkili olmalıdır. 6. Genellik (Generality): Algoritma, benzer problemleri veya görevleri çözmek için genelleştirilebilir olmalıdır. 7. Bağımsızlık (Independence): Algoritmanın çalışması, giriş verilerinden başka herhangi bir dış etken veya duruma bağlı olmamalıdır. 8. İzlenebilirlik (Traceability): Algoritma, her adımda ne yapılması gerektiğini açıkça belirttiği için izlenebilir olmalıdır. 9. Verimlilik (Efficiency): İyi bir algoritma, kaynakları etkili bir şekilde kullanmalıdır.
    5 kaynak