Bitki ıslahında genotip verim değerinin regresyon yöntemleri ile tahmini
Authors : Bengü Koyuncu, Murat Gök
Pages : 79-85
View : 9 | Download : 7
Publication Date : 2019-11-29
Article Type : Research
Abstract :Bilimsel araştırmaların amacı yapılan çalışmaların gözlem ve denemelerinden genel sonuçlara ulaşmaktır. Gelişen teknolojilerle beraber bu sonuçlar dijital olarak kayıt altına alınmakta ve bu kayıtlar büyük veri (big data) yığınlarını meydana getirmektedir. Bu yığınların işlenmesi yani anlamlı bilgiye dönüştürülmesi 1950’li yıllarda başlamış ve veri madenciliği kavramı ortaya çıkmıştır. Tahmin ya da karar verme süreçlerinde kullanılan veri madenciliği, günümüzde tarımsal faaliyetlerin tahmin çalışmalarında da kendine yer bulmaktadır. Bitki ıslah çalışmalarının temeli, istenilen fenotip ve genotip özelliklerinin verim ve çevre şartlarına göre karşılaştırılması esasına dayanmaktadır. Bu sonuçların değerlendirilmesinde çeşitli istatistik paket programları kullanılmaktadır. Kullanılan bu programlar bir ıslahçının verim ile yapılacak genotip seçimleri için gerekli analiz ve raporlama kabiliyetlerini tam olarak karşılamamakladır. Bu çalışmada, 12 lokasyondan, 24 genotipe ait 4 tekerrürlü toplam 1153 adet verim değerine göre genotipe ait verim tahmini yapılmıştır. Tahminlemede bitki ıslahında kullanılan doğrusal regresyonun yanında makine öğrenmesi metotlarından Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO), En Yakın k–Komşu (k–EYK), Rastgele Orman (RO) metotları seçilmiştir. Seçilen metotların başarıları Ortalama Karesel Hatanın Karekökü ve Ortalama Mutlak Hata metriklerine göre karşılaştırılmıştır. RO, diğer üç yönteme göre daha yüksek performans göstermiş ve bitki ıslah programlarında kullanılan doğrusal regresyon yöntemi ile beraber kullanılması önerilmiştir.Keywords : regresyon analizi, istatistik, ıslah, sıralı minimal optimizasyon regresyon, doğrusal regresyon, rastgele orman