Sınıflandırma Problemlerinde Çoklu Lojistik Regresyon Yapay Sinir Ağı ve ANFIS Yöntemlerinin Karşılaştırılması İnsani Gelişmişlik Endeksi Üzerine Uygulama Dr Ömer Faruk Rençber — Ömer Faruk Rençber

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