MAKİNE ÖĞRENMESİ ALGORİTMALARI İLE SU KALİTESİ VE İÇİLEBİLİRLİK TAHMİNİ

Authors : Tülay Turan

Pages : 65-80

View : 117 | Download : 61

Publication Date : 2023-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :İçme suyu insanların yaşamlarını sürdürebilmeleri için hayati önem taşıyan temel ihtiyaçlarının başında gelmektedir. İnsan sağlığını doğrudan etkileyen bu ihtiyacın kalitesini ve içilebilirliğini anlamak önemlidir. Su kalitesi geleneksel laboratuvar ve istatistiksel analizler yoluyla tahmin edilebilir. Ancak bu çözüm genel olarak pahalı ve zaman alıcıdır. Son yıllarda hızla gelişen, hayatımızın bir çok alanına fayda sağlayan makine öğrenmesi yöntemleri ile su kullanılabilirliği hızlı ve verimli bir şekilde analiz edilebilir. Bu bağlamda gerçekleştirilen çalışmada, su kalitesinin ve içilebilirliğinin tahmini için 15 farklı makine öğrenmesi algoritması ile modeller geliştirilmiş ve elde ettikleri sonuçlar karşılaştırılmıştır. Model değerlendirmelerinde en iyi tahmin performansını LGBMClassifier ve SVC algoritmalarının sağladığı görülmüştür. En iyi tahmin performansını gösteren bu iki model için GridSearchCv nesnesi kullanılarak hiper parametre optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Optimizasyon işleminden sonra LGBMClassifier modeli %0,92 accuracy değeri ile en başarılı tahmin sonucunu elde etmiştir. Çalışma su kalitesi ve içilebilirliğini etkileyen faktörleri analiz etmesi, görselleştirmesi ve yüksek tahmin performansı ile gelecek çalışmalara yön verecektir.
Keywords : LGBMClassifier, Makine Öğrenmesi, Su Kalitesi ve İçilebilirliği, Yapay Zeka

ORIGINAL ARTICLE URL