KARAR AĞAÇLARI VE YAPAY SİNİR AĞLARININ SINIFLANDIRMA PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Geleneksel istatistik teknikler siniflandirma problemlerinde siklikla kullanilmaktadir. Ancak herhangi bir varsayima sahip olmayan ve yapilan cok sayida calisma ile siniflandirma performanslarinin daha guclu oldugu belirlenen Veri Madenciligi (VM) tekniklerine olan ilgi her gecen gun artmaktadir. Bu calismada, VM tekniklerinden Karar Agaclari (KA) ve Yapay Sinir Aglari (YSA)teknikleri tanitilarak, bu yontemlerin siniflandirma performanslari bir ornek uygulama ile karsilastirilmistir.Uygulamada Avrupa Birligi (AB)’ne uye ve aday ulkelere ait 9 makro ekonomik degisken verileri kullanilmistir. Uygulamanin amaci bir ulkenin AB uyesi olmasinda ‘ekonomik gelismislik duzeyini arttirma’ faktorunun etkili olup olmadigini tespit etmek ve etkili ise hangi degiskenlerin daha onemli oldugunu belirlemektir. Veriler, makine ogrenme paket programi olan WEKA yardimiyla analiz edilmistir. KA analizi icin C4.5. algoritmasi, YSA analizi icin Cok Katmanli Algilayicilar yontem kullanilmistir.