Makine öğrenimi yöntemleri ile Türkiye istatistiki bölgelerinde COVID-19 yaygınlığının analizi
Analysis of the preference of COVID-19 in statistical regions of Turkey by machine learning methods
Yazar: HATİCE NUR CANPOLAT
Danışman: PROF. DR. ERTAN GÜNER
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bayes yaklaşımı = Bayes approach ; COVID 19 = COVID 19 ; Doğrusal regresyon = Linear regression ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rastgele ormanlar = Random forests

Özet:
Çin'in Wuhan eyaletinde Aralık 2019'da ortaya çıkan COVID-19 salgını, kısa zaman içinde bütün dünyaya yayılmıştır. Dünya üzerindeki COVID-19 hasta sayısının 12 Kasım 2021 tarihi itibariyle 252 milyon 44 bin 337'e ulaştığı, ölümlü vaka sayısının ise 5 milyon 82 bin 431 olduğu görülmektedir. COVID-19 salgınına benzer küresel salgın durumlarında bir ülkenin sağlık sisteminde oluşacak yükün önceden tahmin edilmesi ise hayati derecede önemlidir. Bu çalışmada ise literatürde tahminleme ile ilgili yer alan uygulamalarda etkili performans gösteren rastgele orman regresyonu (RFR), bayes sırt regresyon (BRR) ve lineer regresyon (LR) algoritmaları Türkiye'de COVID-19 salgınının yaygınlığını tahmin etmek amacıyla kullanılmıştır. Çalışmanın literatüre katkısı, Türkiye'nin 12 istatistiki bölgesi COVID-19 vaka sayısını tahmin etmek amacıyla modellerin ayrı ayrı oluşturulmuş olmasıdır. Bölge bazlı vaka sayılarının tahmin edilmesindeki esas amaç farklı iklim ve farklı demografi koşullarının salgınların genel yayılımını etkileyen ana unsurlardan olmasıdır. Ülkeler geneli tahmin modellerinde bölgesel yayılım farklılıklarının oluşturabileceği kısıtlar göz ardı edildiğinden, bölge bazlı tahminlerde daha gerçekçi ve net tahmin modelleri söz konusudur. Elde edilen sonuçlara göre İstanbul bölgesinde R2=0,98 değeri ile RFR modeli bütün bölgeler için en yüksek tahmin performansını göstermiştir. Aynı bölge için LR modeli R2=0,69 iken BRR modeli R2=0,57 değeri ile diğer tahmin modellerinin gerisinde kalmıştır. Bu çalışmanın sonuçları göz önünde bulundurulacak olursa makine öğrenimi temelli regresyon algoritmalarının, çeşitli zaman serisi verileri veya üstel dağılımlı yüksek tahmin güçlüğü olan dalgalı veri setlerinde de etkili analizler gerçekleştirebildiği görülmektedir.

Abstract:
The COVID-19 epidemic, which emerged in December 2019 in Wuhan, China, has taken the whole world under its influence in a short time. It is seen that the number of COVID-19 patients in the world has reached 252 million 44 thousand 337 as of 12 November 2021, and the number of fatal cases is 5 million 82 thousand 431. It is vitally important to predict the burden that will occur in a country's health system in global epidemic situations similar to the COVID-19 epidemic. In this study, random forest regression (RFR), Bayesian ridge regression (BRR) and linear regression (LR) algorithms, which show effective performance in the prediction applications in the literature, were used to predict the prevalence of the COVID-19 epidemic in Turkey. The contribution of the study to the literature is that models were created separately to estimate the number of COVID-19 cases in 12 statistical regions of Turkey. The main purpose of estimating the number of cases by region is that different climatic and different demographic conditions are the main factors affecting the general 
spread of epidemics. Since the constraints that can be created by regional spread differences are ignored in the forecast models across countries, there are more realistic and clear forecast models in region-based forecasts. According to the obtained results, the RFR model is considered the highest estimate for the whole, with the value of R2=0,98 in the Istanbul region. For the same region, while the LR model was R2=0,69, the BRR model lagged behind other estimation models with R2 =0,57. Considering the results of this study, it is seen that machine learning-based regression algorithms can also perform effective analyzes on various time series data or exponentially distributed fluctuating data sets with high estimation difficulty.