Karar ağacı algoritmaları ve çocuk işçiliği üzerine bir uygulama
Decision tree algorithms and an application on child labor
- Tez No: 546257
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELAY GİRAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri, İşletme, Statistics, Labour Economics and Industrial Relations, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Karar ağacı, Sınıflama ve Regresyon Ağacı, Veri madenciliği, Çalışan çocuklar, Çocuk iş gücü, İşçiler, İşçilik, Algorithms, Decision tree, Classification and Regression Trees, Data mining, Working children, Child labor, Workers, Workmanship
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çocuk işçiliği tüm dünyanın karşı karşıya olduğu ciddi bir sorundur. Çocuklar başta yoksulluk olmak üzere birçok nedenden dolayı çalışmak zorunda kalmaktadırlar. Çocuğun çalışma hayatına girmesi, okuldan uzaklaşarak vasıfsız işçi olması anlamına gelmektedir. Bu çalışmanın amacı çocuk işçiliğine neden olan çeşitli faktörlerin veri madenciliği yöntemlerinden biri olan karar ağaçları ile belirlenmesidir. Çalışmada kullanılan veri seti 114 ülkeden oluşmaktadır. İlgili ülkeler ve çalışma kapsamındaki değişkenler belirlenirken literatür taraması ve kayıp gözlemlerin en aza indirilmesi hususları gözönünde bulundurulmuştur. Veriler Dünya Bankası'ndan elde edilmiş olup eksik veriler ILO, UNİCEF, OECD, TÜİK'den derlenmiştir. Uygulamada mevcut olan en güncel veriler ele alınmıştır. Analiz uygulamaları SPSS 22 paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Veri madenciliği, veriler arasında gizli kalmış ilişkileri ortaya çıkaran ve bu bilgiler ışığında geleceğe dönük tahmin yapmaya imkan sağlayan dinamik bir süreç şeklinde tanımlanabilir. Karar ağaçları yöntemi ise anlaşılabilir kurallar oluşturması, yorumlanmasının kolay olması, farklı değişken tipleri için kullanılabilmesi nedeniyle kullanım alanı en yaygın olan başlıca veri madenciliği yöntemlerinden biridir. Çalışma kapsamında çocuk işçi oranı üzerinde etkili olabilecek değişkenlerin belirlenmesinde CART ve CHAID algoritmalarından yararlanılmıştır. Algoritmalara göre çıkan sonuçlar karşılaştırmalı olarak yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Child labor is a serious problem faced by the whole world. Children are forced to work for many reasons, especially because of poverty. When children start working at different jobs, this means that they drop out of the school and become unskilled workers. In this sense, the main purpose of this study is to determine the various factors causing child labor through the data mining method of decision trees. The data set used in the study was collected from 114 countries and the literature review and the minimization of missing observations were taken into consideration when determining the relevant countries and variables. The research data were obtained from the World Bank and the missing data were collected from ILO, UNICEF, OECD, and TurkStat. The latest data available in the databases were analyzed. The analysis of the research data was performed using SPSS 22 package software. Data mining is a dynamic process that explores the hidden relationships among the data and enables predictions in the light of this information. The decision trees method, on the other hand, is one of the most common methods of data mining because it creates understandable rules and is easy to interpret and can be used for different types of variables. In this study, CART and CHAID algorithms were used to determine the variables that could be effective on the child labor rate. The results obtained by the algorithms were interpreted comparatively.
Benzer Tezler
- Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu'nun tarama ve teşhisinde hızlı, duyarlı ve güvenilir bir tanı aracı olarak makine öğrenimi yöntemlerinin kullanılması
Using machine learning methods as a fast, sensitive and reliable diagnostic tool for screening and diagnosis of attention deficit hyperactivity disorder
ESRA ÇETİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
PsikiyatriSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ÇÖP
- Dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu olan çocuklarda davranım bozukluğu gelişme riskini yordayan faktörlerin makine öğrenmesi yöntemiyle değerlendirilmesi
Machine learning assessment of risk factors for conduct disorders in childrens with attention deficit hyperactivity disorder
BÜŞRA ÇAĞIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
PsikiyatriErciyes ÜniversitesiÇocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVGİ ÖZMEN
- Doğal dil işleme ve metin madenciliği yöntemleriyle teletıp randevu robotunun tasarlanması
Designing a teletip appointment robot with natural language processing and text mining methods
MÜBERRA TERZİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NACİ MURAT
- Kapasite ihtiyaç planlaması ve sonlu çizelgeleme
Capacity requirements planning and finite scheduling
CÜNEYT DEĞERTEKİN
- Veri madenciliğinde sınıflandırma problemleri için optimizasyon yaklaşımları
Optimization approaches for classification problems in data mining
ENVER ENGÜR
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU SOYLU