Süt çeşitleri ve süt kalite parametrelerinin topluluk öğrenme yöntemleri ile tahmini
Prediction of milk varieties and milk quality parameters with ensemble learning methods
Yazar: MEHMET FATİH IŞIKGÖZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KERİM KARADAĞ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Süt, canlıların büyümesi ve gelişmesi için tükettikleri besinlerin başında gelir. Besin değerinin yüksek
oluşu, protein, kalsiyum ve vitamin kaynağı olması hasebiyle her yaş grubu için önerilen önemli bir
doğal besin kaynağıdır. Ayrıca sütün, beslenme değerinin yüksekliğinin yanında, vücut
fonksiyonlarını düzenleyici, vücut gelişimini sağlayıcı, kemik ve diş oluşumunda önemli rolü olan
temel bir gıda maddesi olma özelliği de vardır. Bundan dolayı süt ve süt ürünleri toplumun neredeyse
tamamı tarafından tüketilmektedir. Toplumun geniş kesimi tarafından tüketilmesinden dolayı bir
tağşiş, seyreltme vb. yanıltıcı hilelerle karşılaşmak mümkündür. Söz konusu tehlikelere karşı sütün
niteliğinin belirlenmesi büyük önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, iki farklı veri seti ile
çalışılmıştır. Farklı türlerde süt örnekleri (İnek sütü, koyun sütü, keçi sütü, market sütü ve süt tozu)
üzerinde FTIR cihazı yardımıyla ölçümler yapılarak elde edilen değerler kullanılarak oluşturulmuş
birinci veri setinde sınıflandırma yöntemleri kullanılarak süt türü tahmin edilmeye çalışılmıştır.
Kaggle açık kaynak platformunda yayınlanan ikinci veri setinde ise sınıflandırma yöntemleri
kullanılarak süt kalitesi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Sınıflandırma yöntemi olarak geleneksel
makine öğrenme yöntemlerinden KNN ve Karar Ağaçları yöntemleri ile topluluk öğrenme
yöntemlerinden Rastgele Orman, Gradyan Artırma, AdaBoost ve Voting yöntemlerinden
yararlanılmıştır. Modellerin tahmin performansı doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve F-score olmak üzere
dört performans ölçütü ile değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara bakıldığında birinci veri seti ile
süt cinsinin tahmininde KNN, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Gradyan Artırma ve Voting
yöntemleri mükemmel (1.00) performans sergilerken, AdaBoost yöntemi daha düşük (0.8) performans
göstermiştir. İkinci veri seti ile süt kalitesinin tahmininde ise Voting, Gradyan Artırma, Karar
Ağaçları ve Rastgele Orman (0.99) yöntemleri en yüksek performansı göstermiştir. Kullanılan
yöntemlerin performansları değerlendirildiğinde genel başarının yüksek olması bu geleneksel makine
yöntemleri ile topluluk öğrenme yöntemlerinin bu alandaki çalışmalarda kullanılabileceğini
göstermiştir.

ANAHTAR KELİMELER: Sınıflandırma, süt, topluluk öğrenmesi, FTIR Spektroskopisi, tağşiş

Abstract:
Milk is one of the primary foods consumed by living beings for growth and development. Due to its
high nutritional value, being a source of protein, calcium, and vitamins, it is an essential natural food
recommended for all age groups. In addition to its high nutritional value, milk is also a fundamental
food that regulates bodily functions, supports body development, and plays an important role in bone
and tooth formation. For this reason, milk and dairy products are consumed by almost everyone in
society. Due to its wide consumption, it is possible to encounter misleading practices such as
adulteration, dilution, etc. Determining the quality of milk is of great importance against such threats.
In this thesis study, two different datasets were worked on. In the first dataset, created by using values
obtained from measurements taken with the help of an FTIR device on different types of milk samples
(cow milk, sheep milk, goat milk, commercial milk, and milk powder), milk types were attempted to
be predicted using classification methods. In the second dataset, published on the Kaggle open-source
platform, milk quality was attempted to be predicted using classification methods. Traditional
machine learning methods such as KNN and Decision Trees, as well as ensemble learning methods
such as Random Forest, Gradient Boosting, AdaBoost, and Voting, were utilized as classification
methods. The prediction performance of the models was evaluated with four performance metrics:
accuracy, sensitivity, precision, and F-score. Looking at the results, in predicting milk types with the
first dataset, KNN, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting, and Voting methods showed
perfect (1.00) performance, while the AdaBoost method showed lower (0.8) performance. In
predicting milk quality with the second dataset, Voting, Gradient Boosting, Decision Trees and
Random Forest (0.99) methods showed the highest performance. When the performances of the used
methods are evaluated, the high overall success shows that these traditional machine learning and
ensemble learning methods can be used in studies in this field.

KEYWORDS: Classification, milk, ensemble learning, FTIR Spectroscopy, adulteration