Veri Madenciliği: Makine Öğrenme Algoritmaları ile Türkiye’nin İşsizlik Oranı Tahminini Etkileyen Faktörlerin Tespit Edilmesi

Authors : İncilay YILDIZ

Pages : 78-91

Doi:10.33461/uybisbbd.1129013

View : 18 | Download : 8

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :İşsizlik oranı, bir ülkenin ekonomik verimini ölçen en önemli değişkenlerden biridir. İş gücü ve verimi toplumun gelişmesi açısından çok önemli olup, işsizlik oranının düşürülmesi ve istihdam sağlanması bir devletin büyümesi açısından kilit öneme sahiptir. İşsizlik oranının tahmin edilmesi alınacak önlemler ve planlamalar açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada, işsizlik oranının tahmini için Türkiye İstatistik Kurumunun insert ignore into journalissuearticles values(TÜİK); İllerde Yaşam Endeksi verilerinden ve TÜİK tarafından oluşturulan veri gruplarından yararlanılmıştır. Tahmini etkileyen değişkenlerin tespiti için veri madenciliği sürecinden ve makine öğrenme algoritmalarından yararlanılmıştır. Bu çalışma kapsamında, işsizlik oranının tahmininde hangi tür veri gruplarının daha etkili olduğu ve hangi makine öğrenme yöntemlerinin daha etkin olduğu sorgulanmıştır. Elde edilen sonuçlar tahmin duyarlılık analizi kapsamında incelenmiş ve hata oranlarına göre yorumlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre işsizlik oranı tahmininde, Genel Regresyon Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(GRNN); yöntemi Destek Vektör Makineleri insert ignore into journalissuearticles values(SVM); ve Gen İfadesi Programlama insert ignore into journalissuearticles values(GEP); yöntemlerine göre daha etkin bir yöntemdir. Ayrıca, eğitim konulu veri grubunun diğer veri gruplarından daha etkili olduğu gözlemlenmiştir.
Keywords : Veri Madenciliği, Makine Öğrenmesi, Tahmin, İşsizlik Oranı