Prediction of Human Development Index with Health Indicators Using Tree-Based Regression Models

Authors : Pelin AKIN, Tuba KOC

Pages : 410-420

Doi:10.37094/adyujsci.895084

View : 77 | Download : 9

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Makine öğrenmesi, bilgisayar yardımıyla geçmişteki bilgileri kullanarak matematiksel ve istatistiksel işlemlerle çıkarımlar elde eden ve gelecekteki olaylar hakkında tahmin yürütülmesi modelleme yapılmasına imkân veren bir yapay zekâ alanıdır. Bu çalışmada 191 ülkenin 2014-2018 yıllarında sağlık göstergelerinin insani gelişim endeksi (İGE) üzerindeki etkisini belirlemek ve tahmin yapmak için makine öğrenmesi yöntemlerinden ağaç tabanlı regresyon modelleri kullanılmıştır. Ağaçlı tabanlı regresyon modelleri model performans kriterlerine göre karşılaştırıldığında en iyi modelin en yüksek R2 = 0.9962 ve en küçük RMSE = 0.0094 değeri ile gradyan artırma model olduğu bulunmuştur. Gradyan artırma model ile İGE indeksine en fazla etki eden 3 değişken sırasıyla: kişi başına cari sağlık harcaması, doktorların sayısı ve hemşireler ile ebelerin sayısı olarak bulunmuştur. İGE değeri en yüksek olan 10 ülke ve Türkiye seçilerek gradyan artırma model ile 2018-2019 yılları için İGE değerleri tahmin edilmiştir. Gradyan artırma yöntemi ile İGE değeri en iyi tahmin edilen ülkeler sırasıyla Hollanda, İsveç, Norveç, İzlanda, Danimarka, Türkiye, İrlanda, Almanya, Avustralya ve Çin şeklindedir.
Keywords : Makine öğrenmesi algoritmaları, Ağaç tabanlı regresyon modelleri, Gardyan arttırma model, İnsani gelişim endeksi, Sağlık değişkenleri

ORIGINAL ARTICLE URL