@article{article_1596624, title={Veri Madenciliğinde Karar Ağaçları İndükleyicilerinin Likert Ölçekli Verilerde Sınıflandırma Performansı}, journal={Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi}, volume={29}, pages={72–83}, year={2025}, DOI={10.19113/sdufenbed.1596624}, author={Ozdemir, Ozer and Karakütük, Ferdi and Kaya Karakütük, Aslı}, keywords={Veri madenciliği, Karar ağaçları, Likert ölçekli veri, Türkiye aile yapısı araştırması}, abstract={Madencilik terimi ile benzer anlam taşıyan veri madenciliği, sorunların çözülmesine, eğilimlerin tahmin edilmesine, risklerin azaltılmasına ve yeni fırsatlar bulunmasına yardımcı olmak için muazzam miktarda bilgi ve veri setini analiz etme, yararlı zekayı keşfetme sürecidir. Bu çalışmada veri madenciliğinin muazzam yeteneklerinden faydalanarak Likert ölçekli veri tiplerinde bilgi keşfi yapılması amaçlanmıştır. Farklı veri madenciliği tekniklerinin Likert ölçekli veri türleri üzerinde sınıflandırma başarısını karşılaştırmak üzere veri seti olarak Türkiye Aile Yapısı Araştırması (TAYA) seçilmiştir. Yapısı gereği dengesiz olan veri seti üzerinde ilk olarak dengesizlik giderilmeden sınıflandırma yapılmış ardından sınıflar arası dengesizlik giderilmiş ve sınıflama analizine etkisi gözlemlenmiştir. Sınıflar arası dengesizliği giderebilmek amacıyla yeniden örnekleme ve veri tamamlama yöntemi ile toplam örnek hacmi değiştirilerek üç farklı veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setlerinde sınıflandırma başarısı en yüksek olan algoritmanın CART algoritması olduğu görülmüştür. Dengesizlik giderilmeden yapılan sınıflandırmada ise RepTree algoritmasının daha başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür.}, number={1}, publisher={Süleyman Demirel Üniversitesi}