Demir, HümeyraZırhlıoğlu, Gürol2025-05-102025-05-1020221305-202010.33711/yyuefd.1071860https://doi.org/10.33711/yyuefd.1071860https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/1197577/pisa-2015-veri-setinde-ova-ve-ovo-stratejileri-cercevesinde-bazi-temel-siniflandiricilarin-performanslarinin-karsilastirilmasihttps://hdl.handle.net/20.500.14720/19145Bu çalışmanın amacı hem çok sınıflı verilerin sınıflandırılması için kullanılan OVA ve OVO stratejilerinin hem de bu stratejiler altında uygulanan bazı ikili sınıflandırıcıların performanslarının karşılaştırılmasıdır. Çalışmanın yöntemi betimsel araştırmadır. 5895 örnek içeren veri setinden, boş veri içeren örnekler silindiğinde elde edilen 26 bağımsız 1 bağımlı değişkenden oluşan 3459 örnekli veri setine OVA ve OVO stratejileri altında belirlenen beş farklı algoritma (J-48, KNN, LR, NB, DVM) uygulanmıştır. Test seçeneklerinden 10 katlı çapraz geçerleme, birleştirme stratejilerinden de oy verme tekniği kullanılmıştır. Analiz sonucunda OVA ve OVO stratejilerinin her ikisi altında en başarılı algoritmalar LR ve NB algoritmaları iken en başarısız algoritma KNN algoritması olarak belirlenmiştir. En az örnek içeren sınıfı tahminleyebilme başarısı bakımından her iki strateji altında da en başarılı algoritma KNN algoritmasıdır. Algoritmalar doğruluk değeri ve hata ortalaması bakımından OVA stratejisi altında F metriği bakımından ise OVO stratejisi altında daha başarılıdır. Farklı algoritmaların performansları farklı koşullarda denenebilir. Eğitim ortamlarından gelen verilerin bulunduğu veritabanlarındaki çok kategorili verilere OVA ve OVO stratejileri ile çalışmada kullanılan algoritmalar uygulanarak alınacak kararların daha isabetli olması sağlanabilir.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessEğitimEğitim AraştırmalarıArticle193N/AN/A7337591197577