Bilim Teknoloji ve Mühendislik Araştırmaları Dergisi

Yazarlar: Hasan YILDIRIM

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Ortak Disiplinler, İstatistik ve Olasılık

DOI:10.53525/jster.988672

Anahtar Kelimeler:Cubist,Random Forest,Makine Öğrenmesi,Mars,Değişken Önemi

Özet: Makine öğrenme çalışmalarındaki ana amaçlarından biri, belirli bir araştırma problemindeki en önemli değişkenleri belirlemektir. Bu amaca ulaşmak için çeşitli algoritmalar geliştirilmiştir. Random forest, Cubist ve MARS algoritmaları bu algoritmalar arasında en yaygın olanlardır. Klasik istatistiksel algoritmalar bir çıktı üzerinde etkili olan değişkenlerin önem seviyelerini elde etmede belirli bir dereceye kadar faydalı olmasına rağmen, makine öğrenme algoritmaları daha açık ve kesin sonuçlar sağlayabilir. Bu çalışmada, Random forest, Cubist ve MARS algoritmalarının tahmin sonuçları, hata kareler ortalaması, belirleyicilik katsayısı ve ortalama mutlak hata gibi bazı performans kriterleri açısından gerçek bir veri seti kullanılarak karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Sonuçlar, Random forest ve Cubist performanslarının birbirine benzer ama Mars'tan daha iyi olduğunu göstermektedir. Ek olarak, en önemli değişkenlerin sırası algoritma türüne göre değişmektedir. Algoritmalar arasında ki uyum istatistiksel bir bakışla incelenmiş ve tatmin edici bulunmuştur. Sonuç olarak, Random forest, Cubist ve MARS hem tahmin performansı hem de değişken önemi hesabında etkili ve kullanışlı algoritmalar olarak göz önüne alınabilir.

---