TY  - JOUR
TI  - Ülkelerin Gelişmişlik Düzeylerinin Karar Ağacı ve Rastgele Orman Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi
AB  - Ülkelerin gelişmişlik düzeyleri ile ekonomik açıdan kalkınma düzeyleri arasında çok yakın bir ilişki söz konusudur. Ülkeler,  çeşitli  ölçütlere  göre  incelenerek,  gelişmişlik  düzeylerine  göre  az  gelişmişten  çok  gelişmişe  doğru  farklı  gruplarda  değerlendirilebilirler.  Ülkelerin  gelişmişlik  düzeylerinin  belirlenmesinde,  genellikle  sosyo-ekonomik  faktörler  belirleyici  rol  oynamaktadır.  Gelişmişlik  düzeyi  her  ne  kadar  sosyo-ekonomik  değişkenler  yardımıyla  belirlense  de,  ülkelerin  sınıflandırılması  farklı  organizasyonlar  (Birleşmiş  Milletler,  Uluslararası  Para  Fonu  vb.)  tarafından  farklı  yöntemlerle  yapılabilmektedir.  Bu  durum  bir  ülkenin  gelişmişlik  düzeyinin  yönteme  ve  organizasyona  göre  farklı  kategoride  yer  almasına sebep olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, 193 ülke için gelişmişlik düzeyini tahmin eden bir makine öğrenmesi  modeli geliştirmektir. Gelişmişlik düzeyi, “Yüksek Gelir”, “Üst Orta Gelir”, “Alt Orta Gelir” ve “Düşük Gelir” kategorilerinden  oluşmaktadır. Ülkelerin gelişmişlik seviyesini etkileyen 26 değişken ise, Dünya Gelişmişlik İndeksi (World Development  Indicators - WDI) veri tabanından elde edilmiştir. İlk olarak özellik seçimi olarak gelişmişlik düzeyini etkileyen en önemli  değişkenlerin belirlenmesinde, rastgele orman metodu yardımıyla değişken önemi kullanılmıştır. Önemli bulunan bağımsız  değişkenler yardımıyla, karar ağaçları ve rastgele orman algoritmaları kullanılarak gelişmişlik düzeyleri sınıflandırılmıştır.  Rastgele  orman  algoritmasıyla  oluşturulan  modelin  ülkelerin  gelişmişliklerini  %70  oranında  doğru  sınıflandırdığı  belirlenmiştir. Ayrıca, bulgular Ergen Doğurganlık Hızı, Toplam Doğurganlık Oranı ve Tarım, Orman ve Balıkçılık’ın GSYİH  (Gayri Safi Yurtiçi Hasıla) daki payının ülkelerin gelişmişliklerini etkileyen en önemli değişkenler olduğunu göstermektedir.
AU  - ÖZKAN, BATUHAN
AU  - Çene, Erhan
AU  - Parim, Coskun
DO  - 10.26650/ekoist.2023.38.1172190
PY  - 2023
JO  - Ekoist journal of econometrics and statistics (Online)
VL  - 0
IS  - 38
SN  - 2651-396X
SP  - 87
EP  - 104
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1188555
ER  -