TY  - JOUR
TI  - Makine Öğrenmesi ile Ürün Kategorisi Sınıflandırma
AB  - Teknolojinin ilerlemesi ve internetin gelişmesi ile beraber günümüzde bilginin gücü de ön plana çıkmıştır.Bununla beraber internet dünyasında bilgi kirliliği ve karmaşası ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu karmaşadananlamlı verilerin çıkartılması ve yorumlanabilmesi için makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanılabilir. Buçalışmada yazı formunda girilen açıklamanın kategori bilgisine ulaşılması amaçlanmıştır. Bir e-ticaret sitesindenürün bilgileri etiketlenerek veri seti elde edilmiştir. Toplanan bu veri seti makine öğrenmesi algoritmalarıylamodel eğitimi gerçekleştirilmiş ve 9 farklı katagoriye ayırmak için doğru tahminleme yapması amaçlanmıştır.Bu eğitim sırasında Random Forest, Karar Ağacı, Multinominal Naive Bayes (Multinominal NB), LojistikRegresyon, Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) sınıflandırıcıları kullanılmış veçıkan sonuçlar hata matrisleri gösterilerek tablolarla karşılaştırılmıştır.
AU  - KAZAN, Serap
AU  - KARAKOCA, Hakan
PY  - 2019
JO  - Sakarya University Journal of Computer and Information Sciences  (Online)
VL  - 2
IS  - 1
SN  - 2636-8129
SP  - 18
EP  - 27
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/345998
ER  -