A Hybrid Technique for Detection and Handling Noise in Binary Classification

Nur Uylaş Satı

Makale detayları

A Hybrid Technique for Detection and Handling Noise in Binary Classification

Yazarlar:

Nur Uylaş Satı

Yayıncı:

Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar:

Matematikte Optimizasyon | Sayısal ve Hesaplamalı Matematik (Diğer)

Dergi:

Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.30 Issue 2, pp.584-595

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001357518

pISSN:

1300-5413

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Binary classification is a widely utilized method in data mining. However, the presence of noise within the training dataset can significantly impact classification accuracy. Our aim in this study is to identify such noisy data by using polyhedral conic functions. Then the dataset is reconstructed by making the necessary changes to enhance the effectiveness of binary classification studies by improving the quality of the training data.

 Binary classification is a widely utilized method in data mining. However, the presence of noise within the training dataset can significantly impact classification accuracy. Our aim in this study is to identify such noisy data by using polyhedral conic functions. Then the dataset is reconstructed by making the necessary changes to enhance the effectiveness of binary classification studies by improving the quality of the training data.

 Binary classification is a widely utilized method in data mining. However, the presence of noise within the training dataset can significantly impact classification accuracy. Our aim in this study is to identify such noisy data by using polyhedral conic functions. Then the dataset is reconstructed by making the necessary changes to enhance the effectiveness of binary classification studies by improving the quality of the training data.

 İkili sınıflandırma, günümüzde veri madenciliği araştırmacıları tarafından sıkça kullanılan yöntemlerden birisidir. Bu yöntemde, eğitim kümesindeki verilerde saklı gürültü doğruluk değerini önemli ölçüde etkilemektedir. Bu çalışmada amacımız bu gürültü verilerini çok yüzlü konik fonksiyonlar yardımıyla belirlemek ve sonrasında gerekli değişiklikleri yaparak yeniden oluşturduğumuz eğitim veri kümesi ile ikili sınıflandırma çalışmalarında daha etkili sonuçlar elde etmektir.

Makale detayları

A Hybrid Technique for Detection and Handling Noise in Binary Classification

Yazarlar:

Nur Uylaş Satı

Yayıncı:

Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar:

Matematikte Optimizasyon | Sayısal ve Hesaplamalı Matematik (Diğer)

Dergi:

Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.30 Issue 2, pp.584-595

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001357518

pISSN:

1300-5413

Binary classification

Data mining

Mathematical optimization

Noisy data detection

Polyhedral conic functionsÇok yüzlü konik fonksiyonlar

Gürültülü veri tespiti

İkili sınıflandırma

Matematiksel optimizasyon

Veri madenciliği

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Nur Uylaş Satı

Yayıncı: Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar: Matematikte Optimizasyon | Sayısal ve Hesaplamalı Matematik (Diğer)

Dergi: Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.30 Issue 2, pp.584-595

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 8/2025

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001357518

pISSN: 1300-5413

Sayı

Yazarlar:

Nur Uylaş Satı

Yayıncı:

Van Yuzuncu Yıl University

Ana Başlıklar:

Matematikte Optimizasyon | Sayısal ve Hesaplamalı Matematik (Diğer)

Dergi:

Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Vol.30 Issue 2, pp.584-595

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

8/2025

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001357518

pISSN:

1300-5413