- Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi
- Vol: 9 Issue: 1
- Çok Sınıflı ve Dengesiz Eğitimsel Veri Kümesiyle Yükseköğretim Planlama ve Karar Destek Sistemi: Tek...
Çok Sınıflı ve Dengesiz Eğitimsel Veri Kümesiyle Yükseköğretim Planlama ve Karar Destek Sistemi: Teknoloji Fakültesi Örneği
Authors : Esra Yilmaz, Zehra Aysun Altikardeş, Hasan Erdal
Pages : 63-78
View : 6 | Download : 1
Publication Date : 2023-04-30
Article Type : Research
Abstract :Eğitimsel Veri Madenciliğinin alt dalı olan akademik performans tahminiyle ilgili çalışmalar son yıllarda arttı. Gerçek ortamlarda eğitimsel veri kümeleri çoğunlukla sınıf dengesizliğine ve çok sınıflı hedef değişkene sahiptir. Ancak bu veri kümesiyle yapılan çalışmalar oldukça azdır. Bu bağlamda, bu çalışmada, 23.05.2022-286783 etik no kararı ile Marmara Üniversitesi (MÜ) Teknoloji Fakültesi (TF) öğrencilerine ait veri seti kullanılarak, çok sınıflı dengesiz eğitimsel veri kümesiyle, riskli öğrencileri tespit etmek için öğrenci mezuniyet durum tahmini yapıldı. Veri ön işleme ve özellik seçimi (FS) aşamalarıyla 1394 örneklem ve 11 özellik elde edildi. 2016 yılına ait 153 öğrenci sağlamlık kontrolü için kullanıldı. 7 farklı FS ile elde edilen 11, 7 ve 5 özellik içeren 3 farklı veri kümesi oluşturuldu. 9 farklı örnekleme yöntemi ve 16 farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılarak birbirinden farklı 750 model oluşturuldu. Modellere sağlamlık kontrolü yapıldı. Başarı ölçütü olarak F1 Score ve Repeated Stratified 5*5 fold-CV kullanıldı. Hiper parametre ayarları GridSearchCV ile yapıldı. Sonuç olarak RandomOverSampler+RandomForest F1 Score 0.9935 değeriyle en başarılı algoritma olmasına rağmen, en başarılı ve en tutarlı modeller 7 özellikli, None+ExtraTrees, None+MLP, None+Bagging_DesicionTree ve None+RandomForest modelleri oldu. Bu modellerle karar destek sistemi web uygulaması geliştirilerek MÜ TF öğretim üyelerine sunuldu.Keywords : Eğitimsel Veri Madenciliği, Dengesiz Veri Kümesi, Çok Sınıflı Veri Kümesi, Tahmin, Yeniden Örnekleme Yöntemleri, Topluluk Yöntemleri