Geri Dön

Lojistik regresyon analizi ile CART algoritmasının karşılaştırılması: Ülkemizde meydana gelen trafik kazaları üzerine bir uygulama

Comparison of logistic regression analysis and CART algorithm: An application on traffic accidents that occurred in our country

  1. Tez No: 857871
  2. Yazar: AHMET TEKİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SUPHİ ÖZÇOMAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Karar Ağaçları, CART Algoritması, Lojistik Regresyon, Trafik Kazası, CART, Lojistik regresyon modelleri, Decision Trees, CART Algorithm, Logistic Regression, traffic Accident, Classification and Regression Trees Theory, Logistic regression models
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın temel amacı; son yıllarda literatürde yaygın olarak kullanılan lojistik regresyon analizi ile CART algoritmasının karşılaştırılmasıdır. Bu amaçla 2013 – 2022 yılları arasında ülkemizde meydana gelen trafik kaza verileri kullanılarak lojistik regresyon analizi ile CART algoritması karşılaştırılmıştır. Çalışmada ülkemizde meydana gelen trafik kazalarına sebep olan faktörler ortaya konularak trafik kazalarının ölümlü ya da yaralamalı olma durumlarına göre söz konusu faktörler ayrı ayrı incelenmiştir. Çalışma ilk iki bölüm teori ve son bölüm uygulama olmak üzere üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde Veri madenciliği ile karar ağaçları kısaca tanıtılmış ve CART algoritmasının gelişimi, uygulama alanı ve uygulama süreci anlatılmıştır. İkinci bölümde lojistik regresyon analizi ayrıntılı olarak incelenmiştir. Son bölüm olan üçüncü bölümde ise Emniyet Genel Müdürlüğü Trafik Başkanlığından alınan 2013 – 2022 yılları arasında meydana gelen ölümlü veya yaralamalı trafik kaza veriler kullanılarak lojistik regresyon analizi ile CART algoritması karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda; 2013 – 2022 yılları arasında meydana gelen ve yayaların karıştığı trafik kazaları bakımından iki metodun performansları karşılaştırıldığında; lojistik regresyon analizi ile CART algoritması arasında sınıflandırma açısından bir farkın olmadığı tespit edilmiştir. Sürücülerin karıştığı trafik kazaları bakımından iki metodun performansları karşılaştırıldığında ise CART algoritmasının sınıflandırma performansının lojistik regresyon analizine göre daha iyi olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The main purpose of this study is to compare logistic regression analysis with the CART algorithm, which has been widely used in the literature in recent years. For this purpose, CART algorithm and logistic regression analysis were compared using traffic accident data that occurred in our country between 2013 and 2022. In the study, the factors that cause traffic accidents in our country were revealed and these factors were examined separately according to whether the traffic accidents caused death or injury. The study consists of three parts: the first two parts are theory and the last part is practice. In the first part, the development of the CART algorithm, its application area and application process are explained. In the second section, logistic regression analysis is examined in detail. In the third section, which is the last section, the CART algorithm and logistic regression analysis were compared using data on traffic accidents with fatalities or injuries occurring between 2013 and 2022, obtained from the Traffic Directorate of the General Directorate of Security. As a result of the study; When the performances of the two methods are compared in terms of traffic accidents involving pedestrians that occurred between 2013 and 2022; It was determined that there was no difference in terms of classification between the CART algorithm and logistic regression analysis. When the performances of the two methods were compared in terms of traffic accidents involving drivers, it was determined that the classification performance of the CART algorithm was better than the logistic regression analysis.

Benzer Tezler

  1. Sınıflama ve regresyon ağaçları ve bir uygulama

    Classification and regression trees and an application

    GÜLHAYAT GÖLBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. KEMAL YOĞURTÇUGİL

  2. Analyzing and predicting e-commerce customer behaviors using process mining techniques

    E-ticarette müşteri davranışlarının süreç madenciliği ile analizi ve tahmin edilmesi

    BİLAL TOPALOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

    DOÇ. DR. ONUR DOĞAN

  3. Kafatasında üst yüz yüksekliği ve genişliğinden konik ışınlı bilgisayarlı tomografi ile cinsiyet değerlendirmesi

    Gender assessment from upper face height and width in skull using cone beam computed tomography

    MERYEM ŞİRİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    AnatomiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Anatomi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA SERTEL MEYVACI

  4. Koroner arter hastalığında klinik sonlanımların öngörülmesinde lojistik regresyon analizi, CART ve rastgele orman algoritmalarının karşılaştırılması

    Comparison of logistic regression analysis, CART and random forest algorithms for predicting clinical outcomes in patients with coronary artery disease

    SELİM TOPCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoistatistikAtatürk Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SUPHİ ÖZÇOMAK

  5. Karar ağaçları algoritmaları ile lojistik regresyon analizinin işgücü verilerine uygulanması

    Applying decision tree algorithms and logistic regression to labor market data

    BURCU KÜLEY AĞIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SAİT EKİNCİ