TÜİK Mikro Verileri ile Çocuk İşgücü Tahmini: Makine Öğrenimi Modellerinin Performans Analizleri

Authors : Kamil Abdullah Eşidir

Pages : 453-466

Doi:10.35234/fumbd.1607609

View : 90 | Download : 45

Publication Date : 2025-03-27

Article Type : Research Paper

Abstract :Çalışma, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 2019 yılında gerçekleştirilen Çocuk İşgücü Araştırması mikro veri setini kullanarak, çocuk işçiliği konusunu makine öğrenimi modelleri ile analiz etmektedir. 5-17 yaş grubundaki çocukların çalışma durumu, eğitim faaliyetleri ve ailevi sorumlulukları gibi faktörler incelenerek çocuk işçiliğini etkileyen unsurlar belirlenmiştir. Yaş grubu, çocukların çalışma durumunu en fazla etkileyen bağımsız değişken olup, erkek çocukların çalışma oranı kızlara göre daha yüksektir. Eğitimine devam etmeyen çocukların çalışma olasılığı ise artış göstermektedir. Çocukların çalışma durumu; Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting ve SVM makine öğrenimi modelleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Modellerin performansları; doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall) ve F1 Skoru metrikleri ile değerlendirilmiştir. Random Forest ve SVM modelleri, F1 Skoru açısından en yüksek performansı göstermiştir. Elde edilen bulgular, çocuk işçiliğini etkileyen faktörlerin makine öğrenmesi modelleri ile derinlemesine anlaşılmasına katkıda bulunmakta ve uygulanacak politikaların veri temelli şekillendirilmesinin önemini vurgulamaktadır.
Keywords : Makine Öğrenimi, Çocuk İşgücü Araştırması, Yönetim Bilişim Sistemleri, Mikro Veri, XGBoost

ORIGINAL ARTICLE URL