Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Yazarlar: ["Sait Taner CANİBEY", "Onur SEVLİ"]
Konular:-
DOI:10.47495/okufbed.1039815
Anahtar Kelimeler:Gelir seviyesi tahminlemesi,Makine öğrenmesi,Ekonomik yaşam
Özet: Toplumların ekonomik durumlarını değerlendirme üzerine yapılan çalışmalar mevcut durumu tespit etmek, yaşam koşullarını iyileştirmek ve geleceğe dönük stratejiler geliştirmek açısından son derece önemlidir. Bu konuda farklı disiplinler çeşitli araştırma, analiz ve tahminleme çalışmaları gerçekleştirmektedir. Bu çalışmada farklı ülkelerden toplanmış olan sosyoekonomik verilerine bağlı olarak bireylerin ekonomik seviyeleri üzerine makine öğrenmesi temelli tahminlemeler gerçekleştirilmiştir. Kullanılan veri setinde bireylerin yaş, çalışma durumu, eğitim seviyesi, medeni durumu, mesleği, ırkı, cinsiyeti, haftalık çalışma süresi ve gelir seviyesini gösterir sınıf yer almaktadır. KNN, DVM, Rastgele Orman ve Naive Bayes algoritmaları kullanılarak elde edilen ölçümler farklı metrikler açısından değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. En iyi doğruluk değeri %97.36 olarak Naive Bayes algoritması ile elde edilmiştir. Bu çalışma sosyoekonomik tahminlemeler konusunda çalışacak olan araştırmacılar için makine öğrenmesi temelli başarılı bir model örneği sunmaktadır.