- Uluslararası Yönetim Bilişim Sistemleri ve Bilgisayar Bilimleri Dergisi
- Vol: 6 Issue: 2
- Veri Madenciliği: Makine Öğrenme Algoritmaları ile Türkiye’nin İşsizlik Oranı Tahminini Etkileyen Fa...
Veri Madenciliği: Makine Öğrenme Algoritmaları ile Türkiye’nin İşsizlik Oranı Tahminini Etkileyen Faktörlerin Tespit Edilmesi
Authors : İncilay YILDIZ
Pages : 78-91
Doi:10.33461/uybisbbd.1129013
View : 8 | Download : 1
Publication Date : 2022-12-31
Article Type : Research
Abstract :İşsizlik oranı, bir ülkenin ekonomik verimini ölçen en önemli değişkenlerden biridir. İş gücü ve verimi toplumun gelişmesi açısından çok önemli olup, işsizlik oranının düşürülmesi ve istihdam sağlanması bir devletin büyümesi açısından kilit öneme sahiptir. İşsizlik oranının tahmin edilmesi alınacak önlemler ve planlamalar açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada, işsizlik oranının tahmini için Türkiye İstatistik Kurumunun (TÜİK) İllerde Yaşam Endeksi verilerinden ve TÜİK tarafından oluşturulan veri gruplarından yararlanılmıştır. Tahmini etkileyen değişkenlerin tespiti için veri madenciliği sürecinden ve makine öğrenme algoritmalarından yararlanılmıştır. Bu çalışma kapsamında, işsizlik oranının tahmininde hangi tür veri gruplarının daha etkili olduğu ve hangi makine öğrenme yöntemlerinin daha etkin olduğu sorgulanmıştır. Elde edilen sonuçlar tahmin duyarlılık analizi kapsamında incelenmiş ve hata oranlarına göre yorumlanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre işsizlik oranı tahmininde, Genel Regresyon Sinir Ağı (GRNN) yöntemi Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Gen İfadesi Programlama (GEP) yöntemlerine göre daha etkin bir yöntemdir. Ayrıca, eğitim konulu veri grubunun diğer veri gruplarından daha etkili olduğu gözlemlenmiştir.Keywords : Veri Madenciliği, Makine Öğrenmesi, Tahmin, İşsizlik Oranı