Olay yeri inceleme verisi üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparing machine learning methods on site investigation data
Yazar: NURULLAH YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: K-En Yakın Komşu Algoritması = K-Nearest Neighbor Algorithm ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Günümüzde artan suç olayları nedeniyle, suç olaylarının çözümünde teknolojinin kullanılması ihtiyaç haline gelmiştir. Bu çalışma elimizde bulunan ve içeriğinde San Francisco'da işlenen suçların verilerinin olduğu bir veri seti üzerinde yapılan işlemlerden oluşmaktadır. Suç olayının zamanı ve yeri göz önüne alındığında San Francisco'da işlenen suçların türünü sınıflandırılmasında farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak karşılaştırılması yapılmaktadır. Bu çalışma gelecekte işlenecek suçların önüne geçebilmek için önemli ve faydalıdır. Bunun yanı sıra bu çalışmada benzer veriler üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin hangisinin daha başarılı olacağı tespit edilmeye çalışılmıştır. Veri madenciliği yaklaşımlarını kullanarak şehirdeki suç olaylarının yeri, türü ve zamanı tahmin edilmektedir. Ayrıca, haftanın belirli günlerinde veya günün belirli saatlerinde daha fazla suç işlendiğine yönelik bazı ilginç bulgulardan bahsedilecektir. Son aşamada ise suçların sınıflandırılması ve sınıflandırma algoritmalarının başarısının karşılaştırılması hedeflenmektedir. Bu çalışmada uygulanan makine öğrenmesi yöntemleri sırası ile AdaBoost, K-Nearest-Neighbour, Logistic Regression, Naive Bayes ve Random Forest algoritmalarıdır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılmasında literatürde kabul görmüş metrikler olan Accuracy, Precision, F1_Score, Macro Average ve Weighted Average değerleri kullanılmıştır.

Abstract:
Today, due to the increasing number of crime incidents, use of technology has become a necessity in the solving of crime incidents. This study consists of operations performed on data set that contains the data of crimes committed in San Francisco. Considering the time and place of the crime event, a comparison is made using different Machine learning methods in classifying the type of crimes committed in San Francisco. This study is important and useful in order to prevent future crimes. In addition, it was tried to determine which of the machine learning methods would be more successful on similar data in this study. Using data mining approaches, the location, type and time of crime events in the city are estimated. Furthermore, some interesting findings that more crimes are committed on certain days of the week or at certain times of the day will be mentioned. In the last stage, it is aimed to classify crimes and compare the success of classification algorithms. Machine learning methods applied in this study; AdaBoost, K-Nearest-Neighbour, Logistic Regression, Naive Bayes and Random Forest algorithms. In the comparison of machine learning methods, Accuracy, Precision, F1_Score, Macro Average and Weighted Average values, which are accepted metrics in the literature, were used.