Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağı ve C4.5 Karar Ağacı Algoritmaları ile Boşanma Tahmini

Abstract

Bu çalışmada, Yöntem ve İlhan tarafından 2018 yılında geliştirilen boşanma göstergeleri ölçeğinin boşanmayı tahmin etmekteki performansı incelenmiştir. Bu amaç için hazırlanan veri kümesi 84 örnek boşanmış ve 86 örnek ise boşanmamış kişilerden olmak üzere toplamda 170 bireye ait 54 farklı öznitelikten oluşmaktadır. Çalışmada oluşturulan modellerin performanslarının karşılaştırılması için Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağı (ÇKASA) ve C4.5 karar ağacı algoritmaları   kullanılmıştır. Çalışmada gerçekleştirilen deneysel çalışmalar ‘Waikato Environment for Knowledge Analysis’ (WEKA) yazılım platformu ile gerçekleştirilmiştir. İki sınıflayıcıda da  daha güvenilir  sonuçlar elde edilmesi için 10 katlı çapraz geçerlilik yöntemi uygulanmıştır. Bu yöntemde veri kümesini 10 parçaya bölerek, 9 parça eğitim kümesi ve geriye kalan diğer parça da test kümesi olarak kullanılmakta ve bu işlem 10 kez tekrar edilerek her adımda farklı bir parça test kümesi alınarak gerçekleştirilmektedir. 10 farklı başarı oranının ortalaması alınarak modellerin doğru sınıflandırma oranları tespit edilmektedir. Gerçekleştirilen deneysel çalışmalar sonucunda ÇKASA modelinin %97.65 başarı oranı ile C4.5 karar ağacı algoritmasından daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.