Makine öğrenmesi algoritmaları ile nüfus tahmini: Türkiye örneği
Machine learning algorithms to forecast population: Turkey example
Yazar: FATİH VELİ ŞAHİNARSLAN
Danışman: PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Demografi = Demography ; İşletme = Business Administration
Dizin: ARIMA modelleri = ARIMA models ; Algoritmalar = Algorithms ; Doğrusal regresyon modelleri = Linear regression models ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Nüfus = Population ; Nüfus göstergeleri = Population indicators ; Regresyon ağaçları = Regression trees ; Ridge regresyon = Ridge regression ; Winters üssel düzeltme tekniği = Winters exponential smoothing technique ; Üstel düzeltme = Exponential smoothing

Özet:
Ülkelerin geleceğine dair sosyal, ekonomik, politik ve çevresel kararların daha tutarlı alınabilmesi için ülke nüfusu hakkında bilgi sahibi olunmalıdır. Bu sebeple, büyük maliyetler ile nüfus sayımları yapılmakta ve farklı teknikler ile ülkenin gelecekteki nüfusu tahmin edilmektedir. Bu çalışmada farklı makine öğrenmesi algoritmaları ile nüfus tahmini yapılmıştır. Bunun için altı farklı makine öğrenmesi algoritması seçilmiştir; Light Gradyan Artırma (Light Gradient Boosting, LightGBM), Doğrusal Regresyon, Ridge Regresyon, Üstel Düzeltme yöntemlerinden biri olan Holt-Winters, Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) ve Prophet tahmin modeli. 262 farklı ülkenin 1960-2017 yılları arasındaki 1595 farklı demografik göstergesi kullanılarak modeller eğitilmiştir. Kullanılan veri seti dünya genelinde demografik göstergeler yayınlayan Dünya Bankası'ndan (World Bank) temin edilmiştir. Makine öğrenmesi algoritmaları Python programlama dili ile Jupyter program arayüzü kullanılarak eğitilmiştir.
2017 yılı toplam nüfusu tahmin edilerek sonuçlar gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. Algoritmaların performansları karşılaştırıldığında, bütün modeller arasından ARIMA modeli en başarılı sonucu vermiştir. Doğrusal regresyon, Ridge regresyon ve Holt-Winters modelleri performans açısından ARIMA modeline yakın sonuçlar vermiştir. Sadece nüfus istatistikleri kullanılarak modeller eğitildiğinde Doğrusal regresyon ve Ridge regresyon modellerinin daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Ayrıca, eğitilen modeller ile 2017 yılı toplam Türkiye nüfusu tahmin edilmiştir. Kuşak bileşenleri yöntemi (Cohort Component Method) nüfus tahmini için ülkelerin istatistik kurumları tarafından sıkça kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntem ile nüfus tahmini yapmak için ülkenin nüfus istatistikleri, doğum, ölüm ve göç oranları, doğumda beklenen yaşam süresi ve doğumdaki cinsiyet oranı verileri kullanılır. Makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilen 2017 yılı toplam Türkiye nüfusu, kuşak bileşenleri yöntemi ile de tahmin edilerek sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ridge regresyon modeli Türkiye'nin nüfusunu altı bin kişi fark ile tahmin ederken, Kuşak bileşenleri yöntemi dört yüz bin kişi fark ile tahmin etmiştir Elde edilen sonuçlara göre, makine öğrenmesi algoritmalarının nüfus tahmin başarısı kuşak bileşenleri yöntemine göre oldukça yüksektir. Makine öğrenmesi algoritmalarının nüfus tahmini üzerinde kullanılması ülkeler için önemli bir katkı sağlayacak ve karar alma sürecini iyileştirecektir.

Abstract:
The population of the countries should be known to be more consistent with the social, economic, political and environmental decisions regarding the future of them. For this reason, censuses are made with great cost and the future population of the country is estimated with different techniques. In this study, different machine learning algorithms are used to forecast population. This study employed six different machine learning algorithms; Light Gradient Boosting, Linear Regression, Ridge Regression, Holt-Winters, Exponential Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Prophet Prediction Model. Models were trained using 1595 different demographic indicators of 262 different countries between 1960 and 2017. The data set is obtained from the World Bank, which publishes demographic indicators worldwide. Machine learning algorithms are trained using the Jupyter program interface with Python programming language.
The total population of 2017 was estimated and the results were compared with the actual values. When the performance of algorithms was compared, the ARIMA model was the most successful among all models. Linear regression, Ridge regression, and Holt-Winters models were close to the ARIMA model in terms of performance. Linear regression and Ridge regression models showed more successful results when the only total populations data set is trained.
In addition, Turkey's total population of 2017 were forecasted with trained models. Cohort Component Method is one of the methods commonly used by countries' statistical institutions for population estimation. With this method, population statistics, birth, death and migration rates, life expectancy at birth and sex ratio at birth are used to estimate the population. The total population of Turkey in 2017 estimated by pre-trained machine learning algorithms were compared with the result predicted by Cohort Component Method. Ridge regression model estimated Turkey's population with six thousand people difference while Cohort Component Method predicted with 400 thousand people difference. Results showed that machine learning algorithms performed better than the demographic model. Therefore, using machine learning algorithms on population estimation will make a significant contribution to countries and enhance the decision-making process.