Hayvancılıkta kullanılan farklı veri madenciliği algoritmalarının karşılaştırılması

Abstract

Bu çalışmanın amacı, bazı veri madenciliği algoritmalarının koyunlardaki doğum tipi bakımından tahmin performansını karşılaştırmaktır. Bu amaç için, CART, CHAID, Exhaustive CHAID, Naive Bayes ve MLP algoritmaları uygulanmıştır. Tahmin performansı içerisinde, en iyi algoritmayı bulmak için, doğruluk oranı (%), duyarlılık, özgüllük ve ROC eğrisi altındaki alan hesaplanmıştır. Üzerinde çalışılan veriler, MLP algoritmaları için eğitim seti (% 80) ve test seti (% 20) olmak üzere iki ana kısma ayrılmıştır. Araştırma kapsamında, cinsiyet (dişi ve erkek), çiftlikler (Mastung, Quetta, Noshkı), ana yaşı, doğum ağırlığı, kuzulama mevsimi ve yıl bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Araştırmada kullanılan tüm algoritmaların üstün performans gösterdiği görülmüştür.

The goal of this study was to compare predictive performance of some data mining algorithms in birth type of sheep. For this goal, CART, CHAID, Exhaustive CHAID, Naive Bayes and MLP algorithms were applied. Accuracy rate (%), sensitivity, specifity, kappa statistic and area under ROC criteria were calculated for finding the best algorithm in the predictive performance. The studied data were split into two main parts, training set (80%) and testing set (20%) for only MLP algorithm predictors The data included under the study were gender (male and female), farms (Mastung,Quetta, Noshkı) dam age and weight at lambing, lambing season and year, respectively. As a result, it was determined that all the algorithms used in the investigation showed superior performance.