Ülkelerin gelişmişlik düzeylerini ekonomi, sağlık, teknoloji, eğitim gibi birçok faktör etkilemektedir. Bu çalışma da birçok değişken dikkate alınarak ülkelerin gelişmişlik seviyelerinin tahmininde kullanılan sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırması yapılmıştır. Brüt sermaye oluşumu, doğumda beklenen yaşam süresi, yetersiz beslenme yaygınlığı, ileri teknoloji ihracatı, sanayi (inşaat dahil) katma değeri, nüfus artışı, kentsel nüfus, kişi başına gayri safi milli hasıla (GSMH), gayri safi yurtiçi hasıla, toplam işsizlik (toplam işgücünün yüzdesi), enflasyon (GSYH deflatörü) ve brüt sermaye çalışmada kullanılan değişkenler seti olarak belirlenmiştir. Uygulama için veri madenciliğinde kullanılan Waikato Üniversitesinde Java programlama diliyle geliştirilmiş olan WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) programı tercih edilmiştir
Several factors such as economy, health, technology and education affect the development levels of countries. In this study, classification algorithms, used in estimating development levels of countries are compared, considering a number of variables. Gross capital formation, life expectancy at birth, prevalence of malnutrition, advanced technology exports, industrial added value (including construction), population growth, urban population, GDP per capita, gross domestic product, total unemployment (as the percentage of labor force), inflation (GDP deflator) and gross capital were determined as the set of variables used in the study. For the study, WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) program developed with Java programming language at Waikato University which is used in data mining was used.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | July 30, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 24 Issue: 3 |