Buğday Tohumu Sınıflandırmasının Karar Ağacı Algoritmasıyla Gerçekleştirilmesi ve Değişken Eğitim Verisine Göre Başarı Kıyaslaması

Abstract

Buğday, tüm dünyada gıda alanında en önemli bir tahıl türüdür. İnsanlık için ihtiyaç olan birçok gıdanın temel yapı taşı buğdaya ve buğday alt ürünlerine bağlıdır. Buğday türlerini tanımlamak ve sınıflandırmak kalite kontrol sürecinde çok önemli bir aşamayı göstermektedir. Kalite sınıflandırmasının yapılması verimliği arttıran en önemli aşamadır. Çünkü buğday türleri, farklı biçimlerde işlenerek farklı alt ürünler oluşturulmaktadır. Buğday sınıflandırması çoğu ülkede hala çalışanlar tarafından görsel inceleme sonucu elle sınıflandırılmaktadır. Bu durum hem zaman alıcıdır hem de güvenilirlik düzeyi düşüktür. Makine öğrenme algoritmaları sınıflandırma işlemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Makine öğrenme algoritmalarıyla, önceden hazırlanmış veri seti bilgilerine karar verilip sınıflandırma yapılabilmektedir. Bu çalışmada, UCI (University of California, Irvine) veri depolama alanında açık kaynak olarak yayınlanmış olan buğday tohumu (Wheat Seed) veriş eti kullanılmıştır. Bu veri seti içinde Kama, Rosa ve Kanada buğday sınıflarına ait 210 kayıt vardır. Her bir kayıt için 7 adet öznitelik bilgisi yer almaktadır. Çalışmada, buğday tohumu seti üzerinde makine öğrenme algoritmalarından biri olan C4.5 karar ağacı algoritması kullanılmıştır. Sınıflandırma başarı metriği için F1 score kullanılmıştır. F1 skor başarı metriği kullanılarak güvenilir ve tutarlı başarı sonuçları elde edilmektedir. Elde edilen sonuçlara göre en yüksek F1 skor başarı metriğine göre 0.903 bulunmuştur. Çalışmada, ek olarak farklı eğitim ve test verisi boyutlarına göre F1 skor başarı metriği sonuçları elde edilerek, kıyaslama yapılmıştır.