KONTROLLÜ DENGESİZLİK SENARYOLARINDA TOPLULUK ÖĞRENME MODELLERİN SİSTEMATİK KARŞILAŞTIRMASI

Authors : Muhammed Abdulhamid Karabıyık

Pages : 41-50

Doi:10.62301/usmtd.1701938

View : 42 | Download : 19

Publication Date : 2025-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, sınıf dengesizliğinin topluluk öğrenme algoritmaları üzerindeki etkisini kontrollü bir deneysel tasarım ile incelemeyi amaçlamaktadır. Çalışma kapsamında, Iris ve Wine veri setleri üzerinde dört farklı sınıf dağılımı senaryosu (orijinal, hafif, orta ve şiddetli dengesizlik) uygulanmış ve her senaryoda Random Forest, Gradient Boosting ve Bagging algoritmaları test edilmiştir. Değerlendirmelerde yalnızca doğruluk değil, aynı zamanda Macro-F1, Balanced Accuracy, G-Mean ve Cohen Kappa gibi çoklu performans metrikleri kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, Gradient Boosting modelinin yüksek dengesizlik düzeylerinde ciddi performans kayıpları yaşadığını; buna karşılık Random Forest algoritmasının tüm senaryolarda kararlı ve güvenilir sonuçlar sunduğunu ortaya koymuştur. Bu yönüyle çalışma, sınıf dengesizliğine karşı dayanıklı model seçiminin ve çok boyutlu metriklerle yapılan değerlendirmelerin önemini vurgulamaktadır.
Keywords : Sınıf dengesizliği, topluluk öğrenme, Random Forest, performans metrikleri, dengesiz veri setleri

ORIGINAL ARTICLE URL