Makine Öğrenmesi Modelleri ile Ön lisans Öğrencilerinin Hangi Lise Türünden Mezun Olduklarının Tahmin Edilmesi

Çalışmanın kapsamını, makine öğrenmesinde sık kullanılan algoritmalardan olan; tree, random forest, logistic regression ve linear regression teknikleri ile iki ayrı sınıftan oluşan öğrenci grubunun hangi lise türünden mezun olduklarına yönelik tahminde bulunma örneği oluşturmaktadır. Ön lisans elekt...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi (Online) 2021-12, Vol.9 (6), p.343-353
Hauptverfasser: KÜÇÜKERDEM, Hüseyin, SÖNMEZ, Yusuf, YILMAZ, Cemal, SAYAN, Hasan Hüseyin
Format: Artikel
Sprache:eng
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page 353
container_issue 6
container_start_page 343
container_title Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi (Online)
container_volume 9
creator KÜÇÜKERDEM, Hüseyin
SÖNMEZ, Yusuf
YILMAZ, Cemal
SAYAN, Hasan Hüseyin
description Çalışmanın kapsamını, makine öğrenmesinde sık kullanılan algoritmalardan olan; tree, random forest, logistic regression ve linear regression teknikleri ile iki ayrı sınıftan oluşan öğrenci grubunun hangi lise türünden mezun olduklarına yönelik tahminde bulunma örneği oluşturmaktadır. Ön lisans elektronik ve otomasyon bölümünde okuyan bu öğrenci sınıflarından ilki elektronik haberleşme teknolojisi diğeri ise elektronik teknolojisi programı sınıfıdır. Sınıflandırmada belirleyici rol üstlenen beş ders seçilmiştir. Bu derslerden bazıları lise eğitiminde ortak görülen dersler olurken bazıları ise meslek lisesinin elektrik elektronik programlarında okutulan meslek derslerden oluşmaktadır. Örnek uygulamada öncelikle algoritma davranış farklılıklarının gözlemlenmesi hedeflenmiştir ve buna ek olarak da öğrencilerin farklı liselerden gelmiş olmaları bir kısım derste kendini başarı/başarısızlık olarak ortaya çıkarıyor mu? Sorunsalına cevap bulmaktır. In this study, by using three of the machine learning algorithms, a group of students studying in the associate degree electronic communication technology program, is it a vocational high school of the type of high school they graduated? or is it a high school other than vocational high school? Has been estimated. Considering the grade point end of term averages from the five courses determined during the associate degree process, the type of high school they came from was estimated. Two of these determined courses are courses close to the courses taught in vocational high schools and three are general courses taught in all high schools. Aim; It is to reveal how accurately three different machine learning algorithms make predictions on the same sample. In addition, it is foreseen that the pre-professional knowledge of normal high school students who are placed in vocational high school-based associate degree programs will be determined, and necessary precautions will be taken.
doi_str_mv 10.29130/dubited.1011190
format Article
fullrecord <record><control><sourceid>crossref</sourceid><recordid>TN_cdi_crossref_primary_10_29130_dubited_1011190</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>10_29130_dubited_1011190</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-crossref_primary_10_29130_dubited_10111903</originalsourceid><addsrcrecordid>eNqdj8FKA0EQRAcxkGByz7F_IHF6dpXkLJEcXLzsfZhkOrHNbEdmXEQ_xKvf4D23zYeZDSt4FhqqoaoonlJj1FMzx0xf-3rFr-SnqBFxri_UwGA-m5g8v7388_fVKKVnrbXJ8AZnZqDeCrdjIWg-j1-RpKLEUOw9hUCRgUPrCAROTtJvaM2tKSywdLJleOBEUDaH2BzEk0BBH7XAY_D1Lrh4_JbTQemeqlNj4Tm0I0PV27iQaNTpldL3i_JuOVnHfUqRNvYlcuXiu0Vtz4y2Y7QdY_aPyg_LwWPf</addsrcrecordid><sourcetype>Aggregation Database</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>Makine Öğrenmesi Modelleri ile Ön lisans Öğrencilerinin Hangi Lise Türünden Mezun Olduklarının Tahmin Edilmesi</title><source>DOAJ Directory of Open Access Journals</source><creator>KÜÇÜKERDEM, Hüseyin ; SÖNMEZ, Yusuf ; YILMAZ, Cemal ; SAYAN, Hasan Hüseyin</creator><creatorcontrib>KÜÇÜKERDEM, Hüseyin ; SÖNMEZ, Yusuf ; YILMAZ, Cemal ; SAYAN, Hasan Hüseyin</creatorcontrib><description>Çalışmanın kapsamını, makine öğrenmesinde sık kullanılan algoritmalardan olan; tree, random forest, logistic regression ve linear regression teknikleri ile iki ayrı sınıftan oluşan öğrenci grubunun hangi lise türünden mezun olduklarına yönelik tahminde bulunma örneği oluşturmaktadır. Ön lisans elektronik ve otomasyon bölümünde okuyan bu öğrenci sınıflarından ilki elektronik haberleşme teknolojisi diğeri ise elektronik teknolojisi programı sınıfıdır. Sınıflandırmada belirleyici rol üstlenen beş ders seçilmiştir. Bu derslerden bazıları lise eğitiminde ortak görülen dersler olurken bazıları ise meslek lisesinin elektrik elektronik programlarında okutulan meslek derslerden oluşmaktadır. Örnek uygulamada öncelikle algoritma davranış farklılıklarının gözlemlenmesi hedeflenmiştir ve buna ek olarak da öğrencilerin farklı liselerden gelmiş olmaları bir kısım derste kendini başarı/başarısızlık olarak ortaya çıkarıyor mu? Sorunsalına cevap bulmaktır. In this study, by using three of the machine learning algorithms, a group of students studying in the associate degree electronic communication technology program, is it a vocational high school of the type of high school they graduated? or is it a high school other than vocational high school? Has been estimated. Considering the grade point end of term averages from the five courses determined during the associate degree process, the type of high school they came from was estimated. Two of these determined courses are courses close to the courses taught in vocational high schools and three are general courses taught in all high schools. Aim; It is to reveal how accurately three different machine learning algorithms make predictions on the same sample. In addition, it is foreseen that the pre-professional knowledge of normal high school students who are placed in vocational high school-based associate degree programs will be determined, and necessary precautions will be taken.</description><identifier>ISSN: 2148-2446</identifier><identifier>EISSN: 2148-2446</identifier><identifier>DOI: 10.29130/dubited.1011190</identifier><language>eng</language><ispartof>Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi (Online), 2021-12, Vol.9 (6), p.343-353</ispartof><lds50>peer_reviewed</lds50><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><orcidid>0000-0003-2053-052X ; 0000-0002-0692-172X ; 0000-0002-7680-0472 ; 0000-0002-9775-9835</orcidid></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,864,27924,27925</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>KÜÇÜKERDEM, Hüseyin</creatorcontrib><creatorcontrib>SÖNMEZ, Yusuf</creatorcontrib><creatorcontrib>YILMAZ, Cemal</creatorcontrib><creatorcontrib>SAYAN, Hasan Hüseyin</creatorcontrib><title>Makine Öğrenmesi Modelleri ile Ön lisans Öğrencilerinin Hangi Lise Türünden Mezun Olduklarının Tahmin Edilmesi</title><title>Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi (Online)</title><description>Çalışmanın kapsamını, makine öğrenmesinde sık kullanılan algoritmalardan olan; tree, random forest, logistic regression ve linear regression teknikleri ile iki ayrı sınıftan oluşan öğrenci grubunun hangi lise türünden mezun olduklarına yönelik tahminde bulunma örneği oluşturmaktadır. Ön lisans elektronik ve otomasyon bölümünde okuyan bu öğrenci sınıflarından ilki elektronik haberleşme teknolojisi diğeri ise elektronik teknolojisi programı sınıfıdır. Sınıflandırmada belirleyici rol üstlenen beş ders seçilmiştir. Bu derslerden bazıları lise eğitiminde ortak görülen dersler olurken bazıları ise meslek lisesinin elektrik elektronik programlarında okutulan meslek derslerden oluşmaktadır. Örnek uygulamada öncelikle algoritma davranış farklılıklarının gözlemlenmesi hedeflenmiştir ve buna ek olarak da öğrencilerin farklı liselerden gelmiş olmaları bir kısım derste kendini başarı/başarısızlık olarak ortaya çıkarıyor mu? Sorunsalına cevap bulmaktır. In this study, by using three of the machine learning algorithms, a group of students studying in the associate degree electronic communication technology program, is it a vocational high school of the type of high school they graduated? or is it a high school other than vocational high school? Has been estimated. Considering the grade point end of term averages from the five courses determined during the associate degree process, the type of high school they came from was estimated. Two of these determined courses are courses close to the courses taught in vocational high schools and three are general courses taught in all high schools. Aim; It is to reveal how accurately three different machine learning algorithms make predictions on the same sample. In addition, it is foreseen that the pre-professional knowledge of normal high school students who are placed in vocational high school-based associate degree programs will be determined, and necessary precautions will be taken.</description><issn>2148-2446</issn><issn>2148-2446</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2021</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNqdj8FKA0EQRAcxkGByz7F_IHF6dpXkLJEcXLzsfZhkOrHNbEdmXEQ_xKvf4D23zYeZDSt4FhqqoaoonlJj1FMzx0xf-3rFr-SnqBFxri_UwGA-m5g8v7388_fVKKVnrbXJ8AZnZqDeCrdjIWg-j1-RpKLEUOw9hUCRgUPrCAROTtJvaM2tKSywdLJleOBEUDaH2BzEk0BBH7XAY_D1Lrh4_JbTQemeqlNj4Tm0I0PV27iQaNTpldL3i_JuOVnHfUqRNvYlcuXiu0Vtz4y2Y7QdY_aPyg_LwWPf</recordid><startdate>20211231</startdate><enddate>20211231</enddate><creator>KÜÇÜKERDEM, Hüseyin</creator><creator>SÖNMEZ, Yusuf</creator><creator>YILMAZ, Cemal</creator><creator>SAYAN, Hasan Hüseyin</creator><scope>AAYXX</scope><scope>CITATION</scope><orcidid>https://orcid.org/0000-0003-2053-052X</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-0692-172X</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-7680-0472</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-9775-9835</orcidid></search><sort><creationdate>20211231</creationdate><title>Makine Öğrenmesi Modelleri ile Ön lisans Öğrencilerinin Hangi Lise Türünden Mezun Olduklarının Tahmin Edilmesi</title><author>KÜÇÜKERDEM, Hüseyin ; SÖNMEZ, Yusuf ; YILMAZ, Cemal ; SAYAN, Hasan Hüseyin</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-crossref_primary_10_29130_dubited_10111903</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>eng</language><creationdate>2021</creationdate><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>KÜÇÜKERDEM, Hüseyin</creatorcontrib><creatorcontrib>SÖNMEZ, Yusuf</creatorcontrib><creatorcontrib>YILMAZ, Cemal</creatorcontrib><creatorcontrib>SAYAN, Hasan Hüseyin</creatorcontrib><collection>CrossRef</collection><jtitle>Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi (Online)</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>KÜÇÜKERDEM, Hüseyin</au><au>SÖNMEZ, Yusuf</au><au>YILMAZ, Cemal</au><au>SAYAN, Hasan Hüseyin</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Makine Öğrenmesi Modelleri ile Ön lisans Öğrencilerinin Hangi Lise Türünden Mezun Olduklarının Tahmin Edilmesi</atitle><jtitle>Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi (Online)</jtitle><date>2021-12-31</date><risdate>2021</risdate><volume>9</volume><issue>6</issue><spage>343</spage><epage>353</epage><pages>343-353</pages><issn>2148-2446</issn><eissn>2148-2446</eissn><abstract>Çalışmanın kapsamını, makine öğrenmesinde sık kullanılan algoritmalardan olan; tree, random forest, logistic regression ve linear regression teknikleri ile iki ayrı sınıftan oluşan öğrenci grubunun hangi lise türünden mezun olduklarına yönelik tahminde bulunma örneği oluşturmaktadır. Ön lisans elektronik ve otomasyon bölümünde okuyan bu öğrenci sınıflarından ilki elektronik haberleşme teknolojisi diğeri ise elektronik teknolojisi programı sınıfıdır. Sınıflandırmada belirleyici rol üstlenen beş ders seçilmiştir. Bu derslerden bazıları lise eğitiminde ortak görülen dersler olurken bazıları ise meslek lisesinin elektrik elektronik programlarında okutulan meslek derslerden oluşmaktadır. Örnek uygulamada öncelikle algoritma davranış farklılıklarının gözlemlenmesi hedeflenmiştir ve buna ek olarak da öğrencilerin farklı liselerden gelmiş olmaları bir kısım derste kendini başarı/başarısızlık olarak ortaya çıkarıyor mu? Sorunsalına cevap bulmaktır. In this study, by using three of the machine learning algorithms, a group of students studying in the associate degree electronic communication technology program, is it a vocational high school of the type of high school they graduated? or is it a high school other than vocational high school? Has been estimated. Considering the grade point end of term averages from the five courses determined during the associate degree process, the type of high school they came from was estimated. Two of these determined courses are courses close to the courses taught in vocational high schools and three are general courses taught in all high schools. Aim; It is to reveal how accurately three different machine learning algorithms make predictions on the same sample. In addition, it is foreseen that the pre-professional knowledge of normal high school students who are placed in vocational high school-based associate degree programs will be determined, and necessary precautions will be taken.</abstract><doi>10.29130/dubited.1011190</doi><orcidid>https://orcid.org/0000-0003-2053-052X</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-0692-172X</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-7680-0472</orcidid><orcidid>https://orcid.org/0000-0002-9775-9835</orcidid></addata></record>
fulltext fulltext
identifier ISSN: 2148-2446
ispartof Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi (Online), 2021-12, Vol.9 (6), p.343-353
issn 2148-2446
2148-2446
language eng
recordid cdi_crossref_primary_10_29130_dubited_1011190
source DOAJ Directory of Open Access Journals
title Makine Öğrenmesi Modelleri ile Ön lisans Öğrencilerinin Hangi Lise Türünden Mezun Olduklarının Tahmin Edilmesi
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2024-12-25T19%3A45%3A33IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-crossref&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=Makine%20%C3%96%C4%9Frenmesi%20Modelleri%20ile%20%C3%96n%20lisans%20%C3%96%C4%9Frencilerinin%20Hangi%20Lise%20T%C3%BCr%C3%BCnden%20Mezun%20Olduklar%C4%B1n%C4%B1n%20Tahmin%20Edilmesi&rft.jtitle=D%C3%BCzce%20%C3%9Cniversitesi%20bilim%20ve%20teknoloji%20dergisi%20(Online)&rft.au=K%C3%9C%C3%87%C3%9CKERDEM,%20H%C3%BCseyin&rft.date=2021-12-31&rft.volume=9&rft.issue=6&rft.spage=343&rft.epage=353&rft.pages=343-353&rft.issn=2148-2446&rft.eissn=2148-2446&rft_id=info:doi/10.29130/dubited.1011190&rft_dat=%3Ccrossref%3E10_29130_dubited_1011190%3C/crossref%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true