Yöntemler-2: OneR Algoritması

Bu da ZeroR’a benzer, oldukça basit bir algoritma. Dr. Sayad’ın tasnifine göre Classification → Frequency Table grubuna giriyor.

OneR (Weka’daki karşılığı: OneR)

Bu algoritma hedef sınıfı en iyi tahmin eden sınıfı tespit etmeyi amaçlar. Her bir sınıfı tek tek değerlendirir. Eğer yalnızca bir tek sınıfa bakarak hedef sınıf ile ilgili karar verseydik, hangi sınıf en iyi performansı sergilerdi? OneR algoritması bu soruyu yanıtlar. Sonuç olarak seçtiği tek sınıfı sunar. Bu seçilen sınıfın değerlerine göre çok basit bir model sunar. Tahmin edici sınıf hangi değeri aldığında, hedef sınıfın daha iyi tahmin edilebileceğini bildirir.

Örnek; ZeroR için verdiğimiz örnek üzerinden devam edelim. Diyelim ki ağırlık, fiyat, motor gücü ve kişi kapasitesi bilgilerine bakarak bir aracın kullanım amacını kestirmeye çalışıyoruz. OneR algoritması ağırlık, fiyat, motor gücü ve kişi kapasitesi sınıflarını teker teker değerlendirir ve hangisini kullanım amacını kestirmede daha elverişli olduğuna karar verir. Söz gelimi motor gücü, OneR algoritmasına göre en iyi sınıf olarak belirlenmiş olsun diyelim ve motor gücü sınıfı için mümkün olan değerler şunlar olsun: 75 HP / 90 HP / 110 HP / 130 HP / 140 HP+. OneR algoritması sonuç olarak bize tahmin için kullandığı sınıfın hangi değerinin, hedef sınıfın hangi değeriyle örtüştüğünü bildirir.

Söz gelimi; motor gücü 75 HP ise kullanım amacı Şehir İçi, motor gücü 140HP+ ise kullanım amacı Spor vb…