Comparison of Different Machine Learning Methods for Estimating Agricultural Products

Authors : Halit ÇETİNER

Pages : 12-21

View : 13 | Download : 14

Publication Date : 2022-06-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünya ekonomisi üzerinde farklı etkileri olan mahsullerin verim tahminlerini gerçekleştirmek için iki farklı makine öğrenmesi yöntemi ile regresyon analizi yapılmıştır.Regresyon analizinde kullanılan iki yöntem DVM insert ignore into journalissuearticles values(Destek Vektör Makinesi); ve HTGA insert ignore into journalissuearticles values(Histogram Tabanlı Gradyan Artırma); regresyon analiz yöntemleridir. Her iki regresyon analiz yöntemi de çok farklı tarımsal problemlerin temelinde yatan verim tahminini en az hata ile bulmaya çalışmaktadır. Bu anlamda deneysel çalışmalar gerçekleştirebilmek için 1961 yılından başlayarak 2016 yılına kadar ki 35 yıllık aralıkta Dünya Veri Bankası ve FAO dünya tarım örgütü veri tabanlarında bulunan yağış, sıcaklık, pestisit girdi değerleri kullanarak verim tahmininde bulunulmuştur. Verim tahminleri sonucunda HTGA ile 94% R2 puanına ulaşılırken, DVM Poly çekirdeği ile 91% R2 puanına erişilmiştir. DVM yönteminde ise 3 farklı çekirdek kullanarak regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Poly çekirdek değeri sonuçları 91% R2 puanına ulaşırken RBF ve Linear çekirdek değerleri sırasıyla 81% ve 69% R2 puanına ulaşmıştır.
Keywords : DVM, HTGA, Verim tahmini, Regresyon analizi