Makine Öğrenmesi Modellerinde Hiperparametre Optimizasyonu için Paralel PSO Yaklaşımı

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorBingöl, Harun
dc.contributor.authorBarut, Cebrail
dc.date.accessioned2026-06-19T06:29:52Z
dc.date.available2026-06-19T06:29:52Z
dc.date.issued2025
dc.departmentMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.description.abstractHiperparametre ayarı, özellikle geleneksel yöntemlerin (Grid Search(GS) ve Random Search(RS)) yetersiz kaldığı yüksek boyutlu ve karmaşık parametre alanlarında, makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için çok önemlidir. Bu çalışma, üç modelde (Lojistik Regresyon (LR), Random Forest (RF) ve Destek Vektör Sınıflandırıcısı (SVM) ) üç veri kümesi (Iris, Meme Kanseri (Breast Cancer), Kırmızı Şarap Kalitesi (Red Wine Quality)) üzerinde değerlendirilen hiperparametre optimizasyonu için paralelleştirilmiş Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (P-PSO) yaklaşımını tanıtmaktadır. Deneysel sonuçlar, P-PSO'nun çoğu durumda üstün ağırlıklı F1 puanları elde ettiğini göstermektedir; örneğin, tüm modellerde Iris veri kümesinde 0,96'ya, Breast Cancer'da RF için 0,88'e ve özellikle zorlu Red Wine Quality veri kümesinde RF için 0,69'a ulaşarak diğer optimizasyon tekniklerini 0,02-0,05'e varan marjlarla geride bırakmaktadır. Özellikle karmaşık modellerde daha uzun yürütme sürelerine rağmen, P-PSO daha tutarlı ve daha yüksek doğruluk sunmaktadır. Bu sonuçlar, P-PSO'nun, özellikle hesaplama maliyetinden ziyade model performansının en üst düzeye çıkarılmasının önceliklendirildiği durumlarda, hiperparametre ayarlaması için etkili, ölçeklenebilir ve sağlam bir alternatif olduğunu doğrulamaktadır.
dc.identifier.dergipark1763151
dc.identifier.doi10.46810/tdfd.1763151
dc.identifier.endpage120
dc.identifier.issn2149-6366
dc.identifier.issue4
dc.identifier.startpage112
dc.identifier.trdizinid1378457
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.46810/tdfd.1763151
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1378457
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/4786
dc.identifier.volume14
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isoen
dc.relation.ispartofTürk Doğa ve Fen Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR_20260612
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectYapay Zeka
dc.titleMakine Öğrenmesi Modellerinde Hiperparametre Optimizasyonu için Paralel PSO Yaklaşımı
dc.title.alternativeA Parallel PSO Approach for Hyperparameter Optimization in Machine Learning Models
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu