Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Yazarlar: İncilay YILDIZ, Fatih ABUT

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri

DOI:10.28948/ngumuh.873199

Anahtar Kelimeler:Makine Öğrenmesi,Nitelik Seçme,Mutluluk Düzeyi,Tahmin

Özet: Mutluluk düzeyi, mutluluk algısının düzeyini açıklayan ve yaşam memnuniyeti ölçmeye yarayan önemli bir parametredir. Bu çalışmada, Türkiye’deki mutluluk düzeyini etkileyen faktörleri belirlemek üzere Relief-F nitelik seçme algoritması ile birleştirilmiş Destek Vektör Makinesi (SVM), Çok Katmanlı Sinir Ağı (MLP) ve Ağaç Arttırma (TB) tabanlı yeni modeller önerilmiştir. Kullanılan veri seti Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 2015 yılında il düzeyinde yapılan İllerde Yaşam Endeksi (İYE) araştırması sonucu oluşturulmuştur. Tahmin modellerinin performansı, 10-katlı çapraz doğrulama kullanılarak, Kök Ortalama Kare Hatası (Root Mean Square Error - RMSE) ve R-kare (R²) değerlerinin hesaplanmasıyla değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre sağlık hizmetlerinden memnuniyet oranı, sağlığından memnuniyet oranı ile orta ve üstü gelir grubundaki hanelerin oranı Türkiye’deki mutluluk düzeyi tahmininde önemli rol oynayan değişkenler olarak belirlenmiştir. Ayrıca SVM yönteminin mutluluk düzeyi tahmininde etkin bir yöntem olduğu ve tüm SVM tabanlı tahmin modellerinin MLP ve TB tabanlı modellere göre daha düşük RMSE ve daha yüksek R² değerleri ürettiği gözlemlenmiştir.

---