Döngüsel Göçün Dış Ticaret Üzerine Etkilerinin Çekim Modeliyle Analizi: Türkiye Örneği
Küçük Resim Yok
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Igdir University
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Son yıllarda, makine öğrenmesi (MÖ) teknolojilerinden tıp ve halk sağlığı araştırmalarında yaygın olarak yararlanılmaktadır. MÖ algoritmaları, klinik veri tabanlarındaki çoklu, karmaşık değişkenler arasındaki etkileşimleri analiz etmede ve doğru tahminler yapmada oldukça etkilidir. Bu çalışmada, MÖ tabanlı tahmin modellerini oluşturmak için etik onayı alınmış, yaş, cinsiyet, önceki enfeksiyon bilgileri ve enfeksiyon algılarından oluşan veriler sağlık hizmetleri meslekyüksekokulu öğrencilerinden toplandı. Python yazılım dili kullanılarak makine öğrenmesi altında Logistic Regression, Random Forest, Decision Tree ve XGBoost modelleri kullanıldı. Verilerin modeller ve makine öğrenmesi analiz sonuçlarına göre en etkili makine öğrenme modeli %74.7’lik tahmin başarı oranı ile Logistic Regression modeli olduğu belirlendi. Bu model kullanılarak bireylerin enfeksiyona yakalanmaya yatkınlıkları yüksek bir doğrulukla hesaplanabildiği gösterildi. Dolayısıyla makine öğrenmesi kullanılarak profesyonel sağlık personeli olarak çalışacak ya da mesleki eğitim alacak genç bireylerin enfeksiyona yatkınlıkları ya da yeterli bilgi birikimine sahip olup olmadıkları hızlıca belirlenebilecektir. Böylelikle çalışma ortamlarında, enfeksiyona yakalanma ihtimallerinin en aza indirgenmesinin eğitim ile önüne geçilmeye çalışılacaktır. Modele veri girdisi devam ettikçe tahmin yüzde başarısının artacağı da göz önünde bulundurulmalıdır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
döngüsel göç, ithalat, ihracat, Türkiye Ekonomisi, küreselleşme
Kaynak
Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
26
