English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Rasgele Orman, orijinal verilerin bootstrap orneklerinden olusturulmus pek cok karar agacini bir araya getiren bir topluluk yontemidir. Rasgele Orman, hem siniflandirma hem de regresyon icin kullanilir ve yuksek dogruluk orani elde etme, genelleme hatasi hesaplama, onemli degiskenleri ve aykiri degerleri belirleme, danismanli ve danismansiz ogrenmeyi gerceklestirme ve yakinlik matrisine dayali bir algoritma ile eksik gozlemlere deger atama gibi bircok avantaj saglar. Bu calismada, Rasgele Orman’in yakinlik matrisi temelli atama yontemini, model kurulumundan once kullanilan en yakin komsu ile deger atama yontemiyle karsilastirmayi amacladik. Bu nedenle, farkli eksik deger yuzdeleri, komsuluk sayisi ve tahminci degiskenler arasindaki korelasyon yapilari dahil olmak uzere cesitli senaryolar altinda bir siniflandirma problemi icin simulasyon calismasi yapilmistir. Sonuclar, yuksek korelasyonlu yapilar icin yakinlik matrisi tabanli atama yonteminin kullanilmasi gerektigini, orta ve dusuk korelasyonlu yapilar icin ise en yakin komsu ile deger atama yonteminin tercih edilmesi gerektigini gostermektedir.

Rasgele Orman Yönteminde Eksik Veri Probleminin İncelenmesi