TY  - JOUR
TI  - Trafik Kazalarının Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Değerlendirilmesi
AB  - Türkiye’de meydana gelen trafik kazaları, sebep oldukları maddi/manevi kayıplar sebebiyle gündemin ilk sırasında olma durumunu korumaktadır. Trafik kazaları, insan, yol, araç, iklim, çevre koşulları gibi birçok etkenin bir araya gelmesi sonucu oluşmaktadır. Trafik kazaları sonucu, telafi edilebilen kazalar olabileceği gibi, telafisinin olanaksız olduğu kazalar da olabilmektedir. Trafik kazalarının sayısını ve etkilerini en aza indirebilmek için genel olarak kazaya sebep olan etkenlerin tespit edilip ortadan kaldırılması gerekmektedir. Trafik kazalarına neden olan etkenlerin belirlenebilmesi için geçmiş kaza verilerinden yararlanılmaktadır. Kaza analizinde önemli olan var olan durumun model yardımıyla doğru bir şekilde sınıflandırılmasıdır. Trafik kazaları için literatür çalışmaları incelendiğinde, genel olarak diskriminant analizi, lojistik regresyon analizi ve logaritmik doğrusal modellerin kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada 2012 ile 2016 yılları arasında Antalya ili ve ilçelerinde sonucu ölümlü, yaralanmalı olarak gerçekleşen 3181 trafik kazası ele alınmıştır ve makine öğrenme yöntemleri kullanılarak trafik kazalarının sınıflandırılması yapılmıştır. Ele alınan makine öğrenme yöntemlerinin performansları çeşitli ölçütlere göre karşılaştırılması sonucunda kaza verilerini en yüksek doğrulukla sınıflandıran yöntemin Naive Bayes olduğu tespit edilmiştir.
AU  - Gundogan Asik, Ebru
AU  - ERGÜL, BARIS
AU  - Altın Yavuz, Arzu
DO  - 10.29137/umagd.705156
PY  - 2021
JO  - Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
VL  - 13
IS  - 1
SN  - 1308-5514
SP  - 66
EP  - 73
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1142896
ER  -