Yazar "Doğruel, Merve" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Veri madenciliği karar ağaçları kullanarak ülkelerin inovasyon değerlerinin tahmini ve doğrusal regresyon modeli ile karşılaştırmalı bir uygulama(İstanbul Üniversitesi, 2021) Doğruel, Merve; Ümit Fırat, SeniyeÜlkelerin sahip olduğu inovasyon seviyeleri ve kapasiteleri, günümüzde hem rekabet edebilirlik hem de yaşamakta olduğumuz Endüstri 4.0 Devrimi açısından son derece önemlidir. Bu kapsamda bakıldığında, ülkeler açısından kapasite ve seviye göreceli bir kavram olarak kalmaktadır ve küresel karşılaştırmalar açısından ortak bir ölçme sistemine gereksinim vardır. Bu ihtiyacı önemli ölçüde karşılayan Ağ Yapılara Hazır Olma Endeksi (AYHOE) ve Küresel İnovasyon Endeksi (KİE), ülkelerin inovasyon seviyelerinin belirlenmesinde etkili ve kapsamlı endekslerdir. Ayrıca her iki endeks de akademik altyapıya sahiptir ve bu nedenle araştırmacılar için önemli bir veri kaynağıdır. Bu çalışma, KİE değeri ve AYHOE endeksine ait alt endekslerin boyutlarında yer alan göstergeler kullanılarak, denetimli makine öğrenmesi temellerine dayanan bir veri madenciliği tekniği olan regresyon ağacı analizi ve doğrusal regresyon analizi uygulamalarını ve karşılaştırmasını içermektedir. Araştırmanın amacı regresyon ağacı uygulayarak, AYHOE göstergelerinden hareketle KİE tahminlemesi yapmak ve en iyi ayrılmayı sağlayan KİE göstergelerini belirlemektir. Analiz için Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı ((SRA) - Clasification and Regression Tree (CART)) algoritması kullanılmıştır. Analiz sonucunda AYHOE kapsamındaki hangi göstergelerin, KİE değerleri tahmininde ve ülke sıralamasında kullanılabileceği belirlenmiştir. Aynı veri seti kullanılarak doğrusal regresyon analizi uygulanmıştır. SRA algoritması ile elde edilen regresyon ağacı sonuçları, doğrusal regresyon modelinden elde edilen çıkarımlar ile karşılaştırılmıştır.
