Yapay Zekâ Algoritmaları ile Dünya Mutluluğunu Tahminleme


Abstract views: 31 / PDF downloads: 142

Authors

  • Abdulmuttalip DURAN Elektrik Elektronik Mühendisliği /Savunma Teknolojileri, Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Türkiye
  • Kübra ÇELİK Bitki Koruma / Tarım Bilimleri, Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Türkiye
  • Kemal ADEM Bilgisayar Mühendisliği/ Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Türkiye
  • Sezer DÜMEN Elektrik Elektronik Mühendisliği /Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Türkiye

DOI:

https://doi.org/10.59287/icpis.861

Keywords:

Mutluluk, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, Regresyon, Destek Vektör Makineleri

Abstract

– Mutluluk bireyin yaşam kalitesini değerlendirme biçimidir ve ekonomik, sosyal, ulusal, kişisel ve coğrafi etmenlerden etkilenmektedir. Mutluluğu etkileyen bu faktörler makine öğrenmesi yöntemlerinde kullanılarak dünya ülkelerinin mutluluğu tahmin edilebilmektedir. Bu çalışmada; makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak dünya ülkelerinin mutluluğu tahmin edilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemlerinden SVM, Ensemble, GPR, Tree, Lineer Regression ve Neural Network algoritmaları kullanılmıştır. Dünya ülkelerinin mutluluğunu tahminlemede en başarılı makine öğrenmesi algoritması varsayılan hiperparametreler kullanıldığında 0.48281 RMSE değeriyle SVM algoritmasıdır. Daha sonra hiperparametre optimizasyonu yapılmıştır. Optimizasyon sonrasında ise en başarılı yöntem 0.45746 RMSE değeriyle yine SVM algoritmasıdır.

Downloads

Published

2023-06-13

How to Cite

DURAN, A., ÇELİK, K., ADEM, K., & DÜMEN, S. (2023). Yapay Zekâ Algoritmaları ile Dünya Mutluluğunu Tahminleme. International Conference on Pioneer and Innovative Studies, 1, 386–394. https://doi.org/10.59287/icpis.861

Conference Proceedings Volume

Section

Conference Papers