Veri Madenciliğinde Karar Ağaçları İndükleyicilerinin Likert Ölçekli Verilerde Sınıflandırma Performansı

Authors : Ozer Ozdemir, Ferdi Karakütük, Aslı Kaya Karakütük

Pages : 72-83

Doi:10.19113/sdufenbed.1596624

View : 47 | Download : 36

Publication Date : 2025-04-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Madencilik terimi ile benzer anlam taşıyan veri madenciliği, sorunların çözülmesine, eğilimlerin tahmin edilmesine, risklerin azaltılmasına ve yeni fırsatlar bulunmasına yardımcı olmak için muazzam miktarda bilgi ve veri setini analiz etme, yararlı zekayı keşfetme sürecidir. Bu çalışmada veri madenciliğinin muazzam yeteneklerinden faydalanarak Likert ölçekli veri tiplerinde bilgi keşfi yapılması amaçlanmıştır. Farklı veri madenciliği tekniklerinin Likert ölçekli veri türleri üzerinde sınıflandırma başarısını karşılaştırmak üzere veri seti olarak Türkiye Aile Yapısı Araştırması (TAYA) seçilmiştir. Yapısı gereği dengesiz olan veri seti üzerinde ilk olarak dengesizlik giderilmeden sınıflandırma yapılmış ardından sınıflar arası dengesizlik giderilmiş ve sınıflama analizine etkisi gözlemlenmiştir. Sınıflar arası dengesizliği giderebilmek amacıyla yeniden örnekleme ve veri tamamlama yöntemi ile toplam örnek hacmi değiştirilerek üç farklı veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setlerinde sınıflandırma başarısı en yüksek olan algoritmanın CART algoritması olduğu görülmüştür. Dengesizlik giderilmeden yapılan sınıflandırmada ise RepTree algoritmasının daha başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür.
Keywords : Veri madenciliği, Karar ağaçları, Likert ölçekli veri, Türkiye aile yapısı araştırması