Çağrı sayılarının tahmininde doğrusal regresyon, rassal orman ve yapay sinir ağları modellerinin performans karşılaştırması
Performance comparison of linear regression, random forest and artifical neural networks models in predicting the number of calls
Yazar: MERVE BAŞTUĞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE HİLAL TOPAL
İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışmada, çağrı merkezi veri seti üzerindeki çağrı sayılarının gelecekteki değerlerini tahmin etmek amacıyla farklı makine öğrenmesi yöntemleri incelenmiştir. Doğrusal regresyon, rassal orman ve yapay sinir ağları modelleri zaman serisi veri setleri üzerinde uygulanarak, her birinin performansı karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Hatalara dayalı metrikler kullanılarak yapılan değerlendirmelerde, her bir modelin veri setindeki zamanla değişen dinamikleri ne derece yakalayabildiği ve tahminlerinin doğruluğu ölçülmüştür. Doğrusal regresyon modelinin, basit bir eğilim çizgisi çizmekle sınırlı kaldığı ve yüksek hata kriteri değerleri ile veri setindeki değişkenliği yakalayamadığı gözlemlenmiştir. Yapay sinir ağları modeli ise, eğitim sürecini artırarak, 500 epoch ile daha karmaşık ilişkileri öğrenmeye çalışmış ancak yine de çok yüksek hata kriteri değerleri elde etmiştir. Rassal orman modeli, veri setindeki karmaşıklıkları modelleme konusunda daha başarılı olmuştur. Diğer iki modele kıyasla daha düşük hata kriteri değerleri ile en değişkenliği yakalamada en başarılı model seçilmiştir. Bu bulgular ışığında, rassal orman dışında kullanılan iki modelin çağrı merkezi veri setindeki takvim etkilerini, tatil dönemleri ve diğer etkenleri yansıtmada yetersiz kaldığı sonucuna varılmıştır. Sonuç olarak, çağrı merkezi veri seti için daha uygun modellerin araştırılması, mevsimsellik, takvim etkisi ve trend gibi faktörlerin modellere entegre edilmesi ve hiperparametre optimizasyonunun dikkatli yapılması önerilmektedir.

Abstract:
In this study, different machine learning methods were examined to predict the future values of call numbers on the call center data set. Linear regression, random forest and artificial neural network models were applied on time series data sets and the performance of each was evaluated comparatively. In the evaluations made using error-based metrics, the extent to which each model was able to capture the time-changing dynamics in the data set and the accuracy of its predictions were measured. It has been observed that the linear regression model is limited to drawing a simple trend line and cannot capture the variability in the data set with high error criterion values. The artificial neural network model tried to learn more complex relationships by increasing the training process with 500 epochs, but still obtained very high error criterion values. The random forest model was more successful in modeling the complexities in the dataset. The most successful model in capturing the most variability was chosen, with lower error criterion values compared to the other two models. In light of these findings, it was concluded that the two models used other than random forest were insufficient to reflect calendar effects, holiday periods and other factors in the call center data set. As a result, it is recommended to investigate more suitable models for the call center data set, to integrate factors such as seasonality, calendar effects and trend into the models, and to perform hyperparameter optimization carefully.