Imbalanced Data Classification Techniques

The current research provides a thorough exploration into different methods of machine learning used to predict educational performance using a variety of data sources. This research studies methods for predicting academic performance and displays the difference in performance of each model, including performance meas…

• AYÇA AKIN

No abstract yet.

Amaç: Yüksek boyutlu klinik veri setlerinde çoklu doğrusal bağlantı (ÇDB) problemini gidermede Temel Bileşenler Regresyonunun (TBR) standart En Küçük Kareler (EKK) yöntemine kıyasla sunduğu istatistiksel avantajları teorik ve uygulamalı düzeyde incelemek. Yöntem: Açık kaynaklı bir klinik veri seti (n=1003) kullanılmış…

Bu çalışma, banka kredi geri ödemelerinde risk değerlendirmesini makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Kredi gecikmelerinin önceden öngörülmesi, bankaların mali risklerini minimize etme ve kredi portföylerini optimize etme açısından büyük önem taşımaktadır. Bu kapsamda Waikato Environ…

Dijital bankacılık ekosisteminde artan veri hacmi, veri kalitesinin finansal karar süreçleri üzerindeki etkisini daha görünür hâle getirmiştir. Özellikle müşteri bazlı analizlerde eksik, hatalı veya tutarsız veriler; kredi risk değerlendirmeleri, fiyatlama stratejileri ve kârlılık hesaplamaları üzerinde doğrudan etkil…

Dijital bankacılık ekosisteminde artan veri hacmi, veri kalitesinin finansal karar süreçleri üzerindeki etkisini daha görünür hâle getirmiştir. Özellikle müşteri bazlı analizlerde eksik, hatalı veya tutarsız veriler; kredi risk değerlendirmeleri, fiyatlama stratejileri ve kârlılık hesaplamaları üzerinde doğrudan etkil…

The detection accuracy of spam filters has improved significantly over the years; however, the false positive rate of these filters can result in legitimate corporate emails being incorrectly routed to spam folders. In this study, an integrated hybrid artificial intelligence system was developed to reduce the risk of…

Background: Hierarchical Classification (HC) has long been recognized for improving predictive performance by exploiting relationships between classes. However, most tabular multi-class datasets lack predefined class hierarchies, limiting the broader applicability of hierarchy-aware learning methods. Objectives: This…

Kalp ve damar hastalıkları, dünya genelinde en yüksek ölüm yüküne sahip hastalık grubudur. Bu çalışmada, kalp hastalığı tahmini için KNIME Analytics Platform üzerinde uçtan uca, kodsuz biçimde yapılandırılmış bir Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) iş akışı geliştirilmiştir. UCI Cleveland Heart Disease veri seti üzerinde L…

Kalp ve damar hastalıkları, dünya genelinde en yüksek ölüm yüküne sahip hastalık grubudur. Bu çalışmada, kalp hastalığı tahmini için KNIME Analytics Platform üzerinde uçtan uca, kodsuz biçimde yapılandırılmış bir Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) iş akışı geliştirilmiştir. UCI Cleveland Heart Disease veri seti üzerinde L…

Abstract Deep learning-based image classification systems necessitate large and balanced datasets for robust generalization, yet real-world scarcity (few-shot) and severe class imbalance critically limit performance, particularly regarding minority classes. This study proposes a ‘Quality-Aware Generative Data Augmenta…

This study analyses the relationship between socio-economic factors and fraud offences in Turkiye between 2011 and 2020. The study analyses the effects of variables such as unemployment, inflation, national income per capita, migration, infrastructure investments and population density on fraud crime rates according t…