Show simple item record

dc.contributor.authorAtasoy, Gizem
dc.date.accessioned2018-12-18T12:59:08Z
dc.date.available2018-12-18T12:59:08Z
dc.date.issued2018-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10679/6094
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr
dc.identifier.urihttp://discover.ozyegin.edu.tr/iii/encore/record/C__Rb2868992?lang=eng
dc.descriptionThesis (M.A.)--Özyeğin University, Graduate School of Sciences and Engineering, Department of Industrial Engineering, August 2018.
dc.description.abstractThe purpose of this study is to solve the multi-instance classi cation problem by directly maximizing the area under Receiver Operating Characteristic (ROC) curve (i.e., AUC). We derive a mixed integer linear programming model that produces the best possible hyperplane-based classi er for multi-instance classi cation. Our study sheds a light on the potential of hyperplane-based approaches, re ecting cross validation (CV) results for benchmark instances. As we maximize AUC directly, a hyperplane-based classi er can only coincidentally provide a better CV accuracy than those presented in this paper. Finally, we present how Kernel trick can be applied to produce nonlinear classi ers that maximize AUC.en_US
dc.description.abstractBu çalışmanın amacı çoklu örnek sınıflandırma problemini Alıcı İşletim Karakteristiği (ROC) eğrisi altındaki alanı (yani, AUC) doğrudan maksimize ederek çözmektir. Çok örnekli sınıflandırma için mümkün olan en iyi hiperdüzlem tabanlı sınıflandırıcıyı üreten karma bir tamsayı doğrusal programlama modeli türetilmiştir. Çalışmamız, kıyaslama örnekleri için çapraz doğrulama (CV) sonuçlarını yansıtan hiperdüze tabanlı yaklaşımların potansiyeline ışık tutmaktadır. Doğrudan AUC'yi en üst düzeye çıkardıkça, hiperdüze tabanlı bir sınıflandırıcı sadece şans eseri bu yazıda sunulanlardan daha iyi bir CV doğruluğu sağlayabilir. Son olarak, AUC'yi maksimize eden doğrusal olmayan sınıflandırıcılar üretmek için çekirdek püf noktasının nasıl uygulanabileceğini sunuyoruz.
dc.language.isoengen_US
dc.rightsrestrictedAccess
dc.titleAn exact approach to maximize area under receiver operator characteristic curve for multi-instance learningen_US
dc.title.alternativeÇoklu örnek öğrenimi için alıcı operatörü karakteristik eğrisi altında kalan alanı en iyileştiren kesin yöntem yaklaşımı
dc.typeMaster's thesisen_US
dc.contributor.advisorKundakçıoğlu, Ömer Erhun
dc.contributor.committeeMemberKundakçıoğlu, Ömer Erhun
dc.contributor.committeeMemberYanıkoğlu, İhsan
dc.contributor.committeeMemberBaydoğan, M. G.
dc.publicationstatusUnpublisheden_US
dc.contributor.departmentÖzyeğin University
dc.subject.keywordsIndustrial and Industrial Engineeringen_US
dc.subject.keywordsMixed integer optimizationen_US
dc.subject.keywordsBipartite ranking problemen_US
dc.subject.keywordsMulti-instance learningen_US
dc.subject.keywordsArea under curveen_US
dc.subject.keywordsSupport vector machinesen_US
dc.contributor.ozugradstudentAtasoy, Gizem
dc.contributor.authorFemale1
dc.relation.publicationcategoryThesis - Institutional Graduate Student


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

  • Master's Theses
    This Collection covers master's thesis produced at Özyeğin University

Show simple item record


Share this page