@article{article_1666802, title={Video Oyunları Kullanıcı Yorumlarının Makine Öğrenmesi İle Tahmini: Veri Bilimi Perspektifinden Bir İnceleme}, journal={MTÜ Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi}, volume={5}, pages={97–108}, year={2025}, author={Eşidir, Kamil Abdullah}, keywords={Machine Learning, Data Mining, User Reviews, Video Games, Sentiment Analysis.}, abstract={Yapılan çalışma, video oyunları kullanıcı yorumlarını veri analizi ve makine öğrenmesi modelleri ile inceleyerek kullanıcı değerlendirme puanlarının tahmin edilmesini amaçlamaktadır. Veri seti; kullanıcı puanları, yorum metinleri, fiyat bilgileri, oyun süresi, oyun türü ve platform gibi hem nicel hem de nitel değişkenleri birlikte içermektedir. Makine öğrenmesi modellerinden Doğrusal Regresyon, Rastgele Orman, Gradyan Artırma ve Ekstra Ağaçlar kullanılarak regresyon tabanlı tahmin modelleri geliştirilmiştir. Modellerin başarımı Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Kare Hata (MSE), Kök Ortalama Kare Hata (RMSE) ve Belirlilik Katsayısı (R²) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Elde edilen analiz bulguları, tüm modellerin yüksek düzeyde doğruluk sağladığını göstermekle beraber, Doğrusal Regresyon modeli en düşük hata değerleri ile en başarılı model olmuştur. Doğrusal ilişkilerin baskın olduğu veri setlerinde basit modellerin dahi üstün performans sergileyebileceği ve model seçiminde veri yapısının belirleyici rol oynadığı anlaşılmıştır. Bulgular, metin madenciliği ve makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımların oyun sektörü bağlamında kullanıcı memnuniyetini tahmin etmede etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Bu bağlamda çalışma, video oyun sektöründe tüketici davranışlarının veri odaklı analizi ve makine öğrenmesine dayalı karar destek sistemlerinin geliştirilmesine katkılar sağlamaktadır.}, number={1}, publisher={Malatya Turgut Ozal University}