Makine öğrenmesindeki sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması ve e-ticaret üzerinde bir uygulama
Comparison of machine learning classification methods and an application on e-commerce
Yazar: RABİA ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. MÜNEVVER TURANLI
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Çevrimiçi alışveriş = Online shopping

Özet:
Bilgi teknolojilerinin gelişmesi ile internet kavramının insanların hayatına girmesi dünyadaki iş akışını değiştiren bir buluş olmuştur. Teknolojik gelişmeler ve bununla birlikte yaygınlaşan internet sayesinde büyük boyutlarda veri akışı oluşmaktadır. Bu veri akışının daha kontrol edilebilir ve akıllı bir şekilde yönetilmesi için zamanla yapay zeka, makine öğrenmesi gibi kavramlar ortaya çıkmıştır.
Günlük faaliyetlerin internet ortamına taşınması ile birlikte ticaret kavramı da elektronik ortama taşınmış ve e-ticaret kavramı oluşmuştur. E-ticaret kavramı zamanla küresel boyutta işlemlerin yapıldığı platformlar oluşturmuş ve birçok insan tarafından kullanılmaya başlanmıştır. E-ticaret ile gerçekleştirilen işlemlerin her aşamasında büyük oranda veri kaynağı oluşmaktadır. Bu verilerin doğru bir şekilde işlenmesi ve doğru kararlar alınabilmesi amacı ile makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmaktadır. Makine öğrenmesi e-ticaretin en çok kullanıldığı alanlardandır.
Tez çalışmasında, makine öğrenmesindeki kavramlardan, tarihsel gelişimlerden ve makine öğrenmesindeki sınıflandırma yöntemlerinin nasıl çalıştıkları anlatılmaya çalışılmıştır. 
E-ticaret platformlarında satın alma yapan müşteriler, tüm ürün, hizmet veya sistem sağlayıcıları tarafından büyük önem taşıyan internet kullanıcılarıdır. Bu nedenle e-ticaret platformları üzerinden satın alma işlemi yapan müşterilerin tespit edilmesi büyük önem taşımaktadır. İşletmeden tüketiciye yapılan e-ticaret ile ürün satmakta olan incikcincik.co adlı e-ticaret web sitesi verileri kullanılarak, makine öğrenmesi Lojistik Regresyon, Naïve Bayes, Destek Vektör Makineleri ve Rastgele Ormanlar sınıflandırma yöntemleri ile satın alan ve almayan müşterilere yönelik tahmin edilmiş ve hangi sınıflandırma yönteminin daha başarılı tahmin sonuçları olduğuna dair karşılaştırılmalar yapılmıştır. 
 
Anahtar Kelimeler: Destek vektör makineleri, e-ticaret, lojistik regresyon, makine öğrenmesi, naïve bayes, rastgele ormanlar, sınıflandırma yöntemleri

Abstract:
With the development of information technologies, the introduction of the concept of the internet into people's lives has been an invention that changes the workflow in the world. Thanks to technological developments and the widespread internet, large data flows occurs. In order to, concepts such as artificial intelligence and machine learning have emerging to manage this data flow in a more controllable and intelligent way.
Along with the movement of daily activities to the internet environment, the concept of trade was moved to electronic environment and the concept of e-commerce was formed. The concept of e-commerce has created platforms where transactions are made on a global scale over time and is used by many people.    The transactions carried out with e-commerce also provide a large amount of data sources with every stage.  Machine learning methods are used in order to process this data correctly and to make right decisions. Machine learning is one of the most used areas of e-commerce.
In the thesis, concepts, current sub-methods, historical developments and how machine learning classification algorithms work were explained within the scope of machine learning
Customers who make purchases on e-commerce platforms are internet users who are of great importance by all product, service or system providers. For this reason, it is of great importance to identify customers who make purchases through e-commerce platfoms. Using e-commerce web site data named incikcincik.co, which is selling products through e-commerce from business to consumer, with machine learning Logistics Regression, Naïve Bayes, Support Vector Machines and Random Forests classification methods were estimated for customers who has been purchased and non purchased. Comparisons have been made as to which classification method has more successful estimation  results.

Keywords: Classification methods, e-commerce, logistic regression,  machine learning, naïve bayes, random forests, support vector machines