2017 Cilt 22 Sayı 2
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/12031
Browse
Browsing by Author "Çınaroğlu, Songül"
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Item Sağlık harcamasının tahmininde makine öğrenmesi regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması(Uludağ Üniversitesi, 2017-08-19) Çınaroğlu, SongülFarklı veri setleri üzerinde yapılan uygulamalar sonucunda modellenmesi zor olan değişkenlerin varlığında klasik regresyon yöntemlerine alternatif olarak makine öğrenmesi regresyon yöntemlerinin kullanımı tavsiye edilmektedir. Sağlık harcaması modellenmesi zor olan bir değişken olup, literatürde makine öğrenmesi regresyon yöntemleri karşılaştırılarak bu değişkenin modellendiği bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu çalışmada kişi başı sağlık harcamasının tahmini amacıyla bir çoklu regresyon modeli oluşturulmuştur. Farklı hiperparametre değerleri belirlendiğinde elde edilen Lasso Regresyon, Rastgele Ağaç Regresyonu ile Destek Vektör Makinesi Regresyon performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Çalışmada hiperparametre değeri olarak Lasso Regresyon için lamda (λ) değeri, Rastgele Ağaç Regresyonu için ağaç sayısı, Destek Vektör Regresyonu için epsilon ( ) değeri esas alınmıştır. Sonuçlar 5 ile 50 arasında değişen “k” parça çapraz geçerlilik uygulanarak performe edildiğinde makine öğrenmesi regresyon yöntemlerine ait performans sonuçlarının R 2 , RMSE ve MAE değerleri bakımından istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gösterdiği (p<0.001) tespit edilmiştir. Tahmin performanslarına ait yüzey ve çubuk grafikleri ile istatistiksel test sonuçları incelendiğinde farklı hiperparametre değerlerine göre Rastgele Ağaç Regresyonun (R 2 ˃ 0.7500, RMSE ≤ 0.6000 ve MAE ≤ 0.4000) daha iyi tahmin sonuçlarına sahip olduğu belirlenmiştir. Çalışma sonuçlarının, sağlık harcamasının modellendiği araştırmalar için makine öğrenmesi regresyon yöntemleri kullanıldığında en uygun hiperparametre değerlerinin belirlenmesi konusunda katkı sağlaması beklenmektedir.