Makine Öğrenmesi kullanılarak Türkiye'de Yıllara göre Tarım Ürünleri Üretici Fiyat Endeksi Analizi

Bu tez, Türkiye'deki tarım sektöründe yıllara göre tarım ürünleri üretici fiyat endeksini
analiz etmek amacıyla makine öğrenmesi yöntemlerini kullanmayı amaçlamaktadır.
Tarım ürünleri üretici fiyat endeksi, tarımsal üretimin maliyeti ve tarım sektöründeki
fiyat dalgalanmalarının belirlenmesi açısından önemli bir göstergedir. Bu çalışma,
geleneksel istatistiksel yöntemlerin sınırlamalarını aşarak, makine öğrenmesi
algoritmalarının kullanılabilirliğini ve performansını araştırmaktadır.
İlk olarak, literatür taraması yapılarak tarım ürünleri üretici fiyat endeksi ve makine
öğrenmesi teknikleri hakkında kapsamlı bir değerlendirme sunulmuştur. Veri seti,
Türkiye'deki tarım ürünleri üretici fiyat endeksine ilişkin yıllık verilerin toplanmasıyla
oluşturulmuştur. Veri seti, gerekli ön işleme tekniklerini uygulamak için incelenmiş
ve temizlenmiştir.
Daha sonra, farklı makine öğrenmesi modelleri uygulanmış ve eğitim süreci
gerçekleştirilmiştir. Doğrusal regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri,
yapay sinir ağları ve k-en yakın komşu gibi popüler makine öğrenmesi yöntemleri
kullanılmıştır. Modellerin performansı, doğruluk, hassasiyet, özgüllük ve F1 puanı
gibi metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir.
Sonuçlar, makine öğrenmesi modellerinin tarım ürünleri üretici fiyat endeksi
tahmininde önemli bir başarı gösterdiğini göstermektedir. Özellikle yapay sinir ağları
modeli, en yüksek tahmin doğruluğuna sahip olmuştur. Makine öğrenmesi
yöntemlerinin kullanılmasıyla, tarım sektöründeki fiyat dalgalanmalarını tahmin
etmek ve tarımsal üretimin maliyetini analiz etmek için daha hassas ve etkili bir araç
sunulmaktadır.
Bu tez, Türkiye'deki tarım sektöründeki paydaşlar, politika yapıcılar ve araştırmacılar
için değerli bir kaynak olacaktır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin tarım ürünleri
üretici fiyat endeksi analizindeki potansiyeli hakkında daha fazla bilgi sağlamakta ve
gelecekteki çalışmalar için bir temel oluşturmaktadır.


Erişime Açık
Görüntülenme
24
25.07.2023 tarihinden bu yana
İndirme
2
25.07.2023 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
12 Ekim 2024 17:54
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
Makine Öğrenmesi kullanılarak Türkiye'de Yıllara göre Tarım Ürünleri Üretici Fiyat Endeksi Analizi
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
Süheyla Ezgi Büyükçapar
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
Vahide BULUT
Yayıncı
(dc.publisher)
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Tür
(dc.type)
Diğer
Açıklama
(dc.description)
Tezsiz Yüksek Lisans Bitirme Projesi
Özet
(dc.description.abstract)
Bu tez, Türkiye'deki tarım sektöründe yıllara göre tarım ürünleri üretici fiyat endeksini analiz etmek amacıyla makine öğrenmesi yöntemlerini kullanmayı amaçlamaktadır. Tarım ürünleri üretici fiyat endeksi, tarımsal üretimin maliyeti ve tarım sektöründeki fiyat dalgalanmalarının belirlenmesi açısından önemli bir göstergedir. Bu çalışma, geleneksel istatistiksel yöntemlerin sınırlamalarını aşarak, makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılabilirliğini ve performansını araştırmaktadır. İlk olarak, literatür taraması yapılarak tarım ürünleri üretici fiyat endeksi ve makine öğrenmesi teknikleri hakkında kapsamlı bir değerlendirme sunulmuştur. Veri seti, Türkiye'deki tarım ürünleri üretici fiyat endeksine ilişkin yıllık verilerin toplanmasıyla oluşturulmuştur. Veri seti, gerekli ön işleme tekniklerini uygulamak için incelenmiş ve temizlenmiştir. Daha sonra, farklı makine öğrenmesi modelleri uygulanmış ve eğitim süreci gerçekleştirilmiştir. Doğrusal regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları ve k-en yakın komşu gibi popüler makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Modellerin performansı, doğruluk, hassasiyet, özgüllük ve F1 puanı gibi metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, makine öğrenmesi modellerinin tarım ürünleri üretici fiyat endeksi tahmininde önemli bir başarı gösterdiğini göstermektedir. Özellikle yapay sinir ağları modeli, en yüksek tahmin doğruluğuna sahip olmuştur. Makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılmasıyla, tarım sektöründeki fiyat dalgalanmalarını tahmin etmek ve tarımsal üretimin maliyetini analiz etmek için daha hassas ve etkili bir araç sunulmaktadır. Bu tez, Türkiye'deki tarım sektöründeki paydaşlar, politika yapıcılar ve araştırmacılar için değerli bir kaynak olacaktır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin tarım ürünleri üretici fiyat endeksi analizindeki potansiyeli hakkında daha fazla bilgi sağlamakta ve gelecekteki çalışmalar için bir temel oluşturmaktadır.
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
2023-07-25
Açık Erişim Tarihi
(dc.date.available)
2023-07-25
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2023
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
https://hdl.handle.net/11469/3492
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Makine öğrenmesi
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Tarım ürünleri
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Tarımsal ekonomi
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms