Yazar "Abacı, Beyzanur" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Hanehalkı yoksulluk düzeyinin makine öğrenmesi ve yapay sinir ağları ile tahmini: Türkiye örneği
    (Necmettin Erbakan Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Abacı, Beyzanur; Köktaş, Altuğ Murat
    Hanehalkı yoksulluk düzeyinin tahmini, bir ülkenin sosyo-ekonomik durumunu anlamaya yardımcı olmaktadır. Bu tahminler, ülkedeki yoksulluğun ne kadar yaygın olduğunu ve hangi bölgelerde daha fazla olduğunu gösterir. Bu bilgi, ülkede yoksulluğu azaltmak için yapılacak çalışmaların, geliştirilecek politikaların daha etkili olmasını sağlayabilir. Ayrıca, hanehalkı yoksulluk düzeyinin tahmini, ülkedeki insanların yaşam koşulları hakkında da bilgi vermektedir. Bu bilgi, ülkenin sosyal ve ekonomik gelişimine ilişkin önemli bir göstergedir. Makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması, bu tahminleri yaparken daha doğru sonuçlar elde edilmesini sağlamaktadır. Bu algoritmalar, verileri analiz ederek benzer özelliklere sahip hanehalklarının yoksulluk düzeyini tahmin edebilmektedir. Bu sayede, hanehalkı yoksulluk düzeyinin tahminlerinde daha yüksek bir doğruluk oranına ulaşılabilmektedir. Çalışma kapsamında TÜİK tarafından hazırlanan Hanehalkı Bütçe Anketi 2019 verisi ile 11,521 hanenin sosyo-ekonomik durumları ve yaşanılan hane değişkenleri üzerinden bir yoksulluk düzeyi sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Çalışmada 9 adet makine öğrenmesi modeli ve 1 adet yapay sinir ağları kullanılmış olup, elde edilen çıktıların karşılaştırmaları yer almaktadır. LightGBM, doğruluk ve F1 skoru açısından en iyi performansı sergilerken, eğitim süresi de oldukça makul düzeydedir. Bu bulgular, yoksulluk sınıflandırması için en uygun algoritmanın LightGBM olduğunu göstermektedir. Bu süreçte, özellik önemliliği analizi, modellerin performansını artırmada ve yorumlana bilirliğini sağlamada kritik bir rol oynamaktadır. Araştırmada seçilen algoritmaların özellik önemliliği incelendiğinde, en sık tekrar eden özelliğin izafi kira, hanede yapılan tasarrufları değerlendirme şekli ve hanede kredi kartı kullanan fert olup olmadığını ölçen değişkenin olduğu görülmektedir.