Çamaşır makinelerinde farklı leke grupları için yıkama performansına etki eden parametrelerin denetimli öğrenme algoritmaları ile tahminlenmesi
Estimation of parameters affecting washing performance of different stain groups in washing machines with supervised learning algorithms
Yazar: MERİH ŞÜKRÜ AKGÜN
Danışman: PROF. DR. NESLİHAN DEMİREL
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Ev tipi çamaşır makinelerinin yıkama performansının, Avrupa'daki eko tasarım gereklilikleri gibi belirli sınır değerlere uyması gerekmektedir. Çamaşır makinelerinde lekelerin yıkama performansları için belirlenen sınır değerleri EN 60456 standardına göre elde edilmelidir. Yıkama performansını etkileyen yıkama süresi, su seviyesi, deterjan miktarı, motor yoğunluğu, hacim başına yıkanan yük miktarı ve sıcaklık olarak belirlenen faktörlerin çeşitli düzeyleri için yıkamalar gerçekleştirilmektedir. Bu tez çalışmasında Vestel Beyaz Eşya firmasından sebum, karbon, kan, kakao ve kırmızı şarap lekesi olan kumaşlar üzerinde çeyrek yükle, yarım yükle ve tam yükle elde edilen yıkama performans değerleri temin edilmiştir. 5 leke için yıkama performans değerleri ile tüm lekelerin yıkama performans değeri toplamı ve 3 ayrı yük için toplam 18 veri kümesi elde edilmiştir. Elde edilen veri kümeleri çoklu doğrusal regresyon, regresyon ağacı, torbalama (bagging), rassal ormanlar regresyonu, XGBoost regresyonu, destek vektör regresyonu (doğrusal çekirdek ve polinom çekirdek) ve k-en yakın komşu regresyonu algoritmaları ile modellenmiştir. Tüm modellerin performanslarının karşılaştırılması için hata kareler ortalaması, kök hata kareler ortalaması ve ortalama mutlak hata metrikleri kullanılmıştır. 18 veri kümesinin 8'inde rassal ormanlar regresyonu, 7'sinde bagging ve 3'ünde XGBoost modeli en iyi model olarak tespit edilmiştir. Sonuç olarak ağaç tabanlı algoritmalar kullanan modeller olarak ön plana çıkmıştır.

Abstract:
The washing performance of household washing machines must comply with certain limit values, such eco-design requirements in Europe. The limit values determined for the washing performance of stains in washing machines must be obtained according to the EN 60456 standard. Washing is carried out at various levels of factors affecting washing performance, such as washing time, water level, detergent amount, motor intensity, amount of washed load per volume and temperature. In this thesis study, washing performance values obtained at quarter load, half load and full load on fabrics with sebum, carbon, blood, cocoa and red wine stains were obtained from Vestel company. The washing performance value for 5 stains and the sum of the washing performance value of all stains were obtained, and a total of 18 data sets were obtained for 3 separate loads. The resulting data sets were modeled with multiple linear regression, regression tree, bagging, random forest regression, XGBoost regression, support vector regression (linear kernel and polynomial kernel) and k-nearest neighbor regression algorithms. To compare the performances of all models, mean square error, root mean square error and mean absolute error metrics were used. Out of 18 datasets, random forests regression was found to be the best model in 8, bagging in 7 and XGBoost in 3. As a result, tree-based algorithms have come to the fore as the best models.