TÜKETİCİLERİN ÇEVRİM İÇİ YEMEK SİPARİŞİ MEMNUNİYETİNİN VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARIYLA SINIFLANDIRILMASI VE PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Authors : Şengül Can

Pages : 160-179

Doi:10.18825/iremjournal.1478562

View : 56 | Download : 96

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Veri madenciliği tekniklerinden olan sınıflandırma algoritmaları sağlık, finans, telekomünikasyon, sigorta, pazarlama ve eğitim gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu çalışma ile sınıflandırma algoritmalarından naive bayes ile yapay sinir ağı algoritmalarından multilayer perceptron algoritmaları kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Yapılan literatür incelemesinde genellikle sınıflandırma algoritmalarının kendi içlerinde performans kıyaslaması yapıldığı görülmüştür. Sınıflandırma için online yemek siparişi veri seti kullanılmıştır. Veri seti 9 demografik nitelik içeren 388 adet veriden oluşmaktadır. Naive bayes ile yapılan demografik sınıflandırma sonuçlarına göre online yemek siparişi olumlu geribildirim tahmin oranlarının kadın, bekar, öğrenci, herhangi bir düzenli geliri olmayan ve siparişi zamanında teslim edilen özelliğe sahip bireylerde daha yüksek olduğu görülmüştür. Algoritma sınıflandırma performansları incelendiğinde Naive Bayes algoritması 388 verinin 323’ünü (%83,24) doğru sınıflandırırken, Multilayer Perceptron algoritması ise 388 verinin 329’unu (%84,79) doğru sınıflandırdığı görülmüştür. Algoritmaların hata oranlarında da multilayer perceptron algoritmasının daha düşük hata oranlarına sahip olduğu görülmüştür. Elde edilen bulgular sınıflandırma uygulamalarında yapay sinir ağı temelli algoritmaların da başarılı sonuçlar verdiği yönündedir.
Keywords : veri madenciliği, sınıflandırma, naive bayes, multilayer perceptron