Telekomünikasyon sektöründe çalışan kaybı tahmini için makine öğrenmesi modeli seçimi
Choosing machine learning model for predicting employee churn in the telecommunication industry
Yazar: BÜŞRA UZAK
Danışman: DOÇ. DR. BETÜL YAĞMAHAN
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Doğruluk = Accuracy ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; Tahminleme = Forecasting ; Telekomünikasyon = Telecommunication

Özet:
Günümüzde işletmelerin en büyük problemlerinden biri yetiştirdikleri çalışanları
kaybetmeleridir. Çalışan kaybının şirketlere birçok maliyeti vardır. Bu nedenle çalışan
kaybının tahmin edilmesi ve önlem alınması oldukça önem taşımaktadır. Bu kadar önemli
bir konuda yapılan tahminlerin doğruluğu da alınacak aksiyonların hatalı olmaması ve
çalışan kaybının azaltılması için oldukça önemlidir. Birçok tahmin yöntemi
bulunmaktadır ancak bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemlerinden olan sınıflandırma
yöntemi kullanılarak telekomünikasyon sektörüne ait bir çalışan veri seti analiz
edilmiştir. Çalışmanın amacı sekiz adet sınıflandırma modeli ile veri setinin analiz
edilerek bu problem için en uygun sınıflandırma modelinin önerilmesidir. Bu uygulamaya
ait modeller Python dili ile kodlanmıştır. Veri kümesinin %70'i modelin eğitilmesinde ve
doğrulanmasında, %30'u ise modelin test edilmesinde kullanılmıştır. Uygulanan
modeller doğruluk, çapraz doğrulama skoru, kesinlik, duyarlılık, 𝑓𝑓1 skoru ve Eğri Altında
Kalan Alan (EAKA) metriklerine göre değerlendirilmiştir. Kullanılan modeller arasında
en iyi sınıflandırma modeli %92,2 doğruluk değeri ile rastgele orman modeli olarak
bulunmuştur. İkinci en iyi model ise %91,4 doğruluk değeri ile gradyan artırma
makineleri modeli olarak bulunmuştur. Bu veri setini uygulanan modeller arasında %89,1
doğruluk oranı ile en kötü sınıflandıran model ise k-en yakın komşu olmuştur.
Problem özelinde gelecekte yapılacak sınıflandırma çalışmaları için bu çalışmada
uygulanan modeller değerlendirildiğinde en iyi metrik değerlerine ulaşılan yani en iyi
sınıflandıran rastgele orman modeli önerilmektedir.

Abstract:
One of the biggest problems of businesses today is losing their employees. Employee
churn has many costs to companies. For this reason, it is very important to predict the loss
of employees and take precautions. The accuracy of the estimates made on such an
important issue is also very important to ensure that the actions to be taken are not
erroneous and to reduce the churn of employees. There are many estimation methods, but
in this study, an employee data set belonging to the telecommunications sector was
analyzed by using the classification method, which is one of the machine learning
methods. The aim of the study is to analyze the data set with eight classification models
and to propose the most suitable classification model for this problem. These models are
coded with Python language. 70% of the dataset was used in training and validation the
model and 30% in testing the model. The applied models were evaluated according to
accuracy, cross validation score, precision, sensitivity, 𝑓𝑓1 score and Area Under the Curve
(AUC) metrics. Among the models used, the best classification model was found to be
the random forest model with an accuracy of 92.2%. The second best model was found
to be the gradient increasing machines model with an accuracy value of 91.4%. k nearest
neighbor is the worst classifying model among the applied models with an accuracy rate
of 89.1%.
When the models applied in this study are evaluated for the classification studies to be
carried out in the future, the random forest model, which has the best metric values, that
is, which classifies the best, is recommended.