Makine öğrenmesi teknikleri ile güncel tüik yaşam memnuniyeti anketlerinin incelenmesi
Analyizing tsi life satisfaction research data with machine learning techniquies
Yazar: ADİL ÇOBAN
Danışman: PROF. DR. İLHAN TARIMER
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Veri toplama yöntemiyle mutluluk düzeyi ölçümü, dünyada 1945 sonrası başlamıştır.
Türkiye'de mutluluk konusunu ele alan ilk araştırma, Türkiye İstatistik Kurumu
(TÜİK) tarafından 2003 yılında gerçekleştirilmiştir. Bu araştırma her yıl tekrar
edilmektedir.
Mutluluk kavramı, binlerce yıldır düşünürler tarafından merak edilmiş ve
sorgulanmıştır. Mutluluğun tanımlanmasında maddi veya manevi, bireysel değerler
veya toplumsal değerler gibi farklı boyutlarda ele alınması ile çeşitli fikirler ortaya
konulmuştur.
Bu tez çalışmasında TÜİK Yaşam Memnuniyeti Araştırması verileri makine
öğrenmesi teknikleri ile incelenmiştir. İki aşamada gerçekleşen deneylerden ilkinde
cinsiyet sınıflandırması için genel memnuniyet ifade eden özniteliklerden en değerli
olanlar bulunmuştur. İkinci aşamada ise mutluluk ve umut sınıflandırması
gerçekleştirilmiş ve yeniden örnekleme ile sınıflandırma başarı yüzdeleri artırılmıştır.
İlk aşamada memnuniyet değişkenleriyle cinsiyet sınıflandırmasının yapılabildiği
gösterilmiştir. Sınıflandırmada elde edilen en yüksek başarı oranı Chi2 (ki-kare)
öznitelik seçim algoritmasının seçmiş olduğu üç öznitelikle Rastgele Orman
algoritmasının kullanılmasıyla %73 olarak elde edilmiştir.
İkinci deney mutluluk ve umut öznitelikleri için sınıflandırma yapılmıştır. Mutluluk
sınıflandırması Rastgele Orman, K-Star ve DVM (Destek Vektör Makineleri)
algoritmaları ile yapılmıştır. Algoritmaların sınıflandırma başarı yüzdelerini artırmak
için yeniden örnekleme yöntemi kullanılarak başarılı sonuçlar alınmıştır.
Mutluluk sınıflandırması için yeniden örnekleme öncesi Rastgele Orman, K-Star ve
DVM algoritmaları için sınıflandırma başarıları sırasıyla %53.99, %51.67 ve %53.40
olmuştur. Toplam örnek sayısı değiştirilmeden yapılan yeniden örnekleme işleminde
hem aşırı örnekleme hem de alt örnekleme yapılmış ve sonuçlar sırasıyla %83,80,
%81.85 ve %68.14 olarak elde edilmiştir. Tüm sınıfların örnek sayılarının en çokv
örneğe sahip sınıfa eşitlenmesi ile yapılan yeniden örnekleme uygulamasında
sınıflandırma başarı yüzdeleri sırasıyla %92.82, %91.46 ve % 75.79 olmuştur. Burada
Rastgele Orman algoritması en başarılı sonucu üretmiştir.
Umut sınıflandırması için yeniden örnekleme öncesi Rastgele Orman, K-Star ve DVM
algoritmaları için sınıflandırma başarıları sırasıyla %72.01, %68.87 ve %56.80
olmuştur. Toplam örnek sayısı değiştirilmeden yapılan yeniden örnekleme işleminde
hem aşırı örnekleme hem de alt örnekleme ile yapılmış ve sonuçlar sırasıyla %89.06,
%87.21 ve %55.98 olmuştur. Tüm sınıfların örnek sayılarının en çok örneğe sahip
sınıfa eşitlenmesi ile yapılan yeniden örnekleme uygulamasında sınıflandırma başarı
yüzdeleri sırasıyla %97.02, %94.70 ve % 57.39 olarak elde edilmiştir. Rastgele Orman
algoritması en başarılı sonucu üretmiştir.
DVM algoritması ile yapılan sınıflandırma çalışmasında, yeniden örnekleme sonrası
genel sınıflandırma başarısı düşmüştür. Ancak yeniden örnekleme öncesi sınıf
örneklerinden hiç doğru tahmin yapılamayan sınıflarda doğru tahminler üretilmeye
başlanmıştır. Bu durumda DVM az örnekli sınıflarda başarı oranı artmıştır. Umut
sınıflandırmasında en başarılı algoritmanın Rastgele Orman algoritması olarak elde
edilmiştir.
Bu çalışma ile TÜİK Yaşam Memnuniyeti Araştırması verileri üzerinde makine
öğrenmesi teknikleri kullanılarak Yaşam Memnuniyeti Araştırması anketlerinin
incelenmesinin mümkün olduğu gösterilmiştir. Sınıflar arası dengesizliğin giderilmesi
ile sınıflandırma algoritmalarının başarısı yükseltilmiştir.

Abstract:
Measurement of happiness with data collection method started in the world after 1945.
In Turkey, the first research addressing the topic of happiness was held by Turkey
Statistical Institute (TSI) in 2003. The research is being held every year.
The concept of happiness has been questioned by thinkers for thousands of years.
Various ideas have been put forward in the definition of happiness by considering it in
different dimensions such as material or spiritual, individual values or social values.
In this thesis, the data obtained with TSI Life Satisfaction Survey were examined with
machine learning techniques. Among the experiments that took place in two stages,
the most valuable attributes were found in the first of the attributes that express general
satisfaction for gender classification. In the second stage, the happiness and hope
classification was evaluated and the success rate of classification was increased by
resampling.
It is shown that gender classification can be done with satisfaction variables at first
stage. The highest success rate achieved in classification was 73% by Random Forest
algorithm with three attributes selected by the Chi2 (chi-square) feature selection
algorithm.
In the second experiment, happiness and hope classification was done by Random
Forest, K-Star and SVM algorithms. Resampling method is used to increase the
success rate of classification of the algorithms and successful results are obtained.
The classification successes with Random Forest, K-Star and DVM algorithms before
re-sampling for happiness classification were 53.99%, 51.67% and 53.40%,
respectively. In the re-sampling process without changing the total number of samples,
both over-sampling and sub-sampling were performed and the results were 83.80%,
81.85% and 68.14%, respectively. In the re-sampling stage where the sample numbers
of all classes were equalized to the sample with the class having most samples, the
percentage success rates were 92.82%, 91.46% and 75.79%, respectively. Random
Forest algorithm has produced the most successful result.
The classification successes with Random Forest, K-Star and DVM algorithms before
re-sampling for hope classification were 72.01%, 68.87% and 56.80%, respectively.vii
In the resampling without changing the total number of samples, both over-sampling
and sub-sampling were performed, and the results were 89.06%, 87.21% and 55.98%,
respectively. The classification success rates were 97.02%, 94.70% and 57.39% in the
re-sampling stage with the sample numbers of all classes being equalized to the class
with the most samples. Forest algorithm has produced the most successful result.
In the classification study performed with the DVM algorithm, the success of the
general classification after re-sampling decreased. However, in the classes that were
not correctly predicted from the pre-sampling class samples, accurate estimates were
started to be produced. In this case, the success rate of the DVM low sample classes
increased. The most successful algorithm in the Hope classification was the Random
Forest algorithm.
With this study, it has been shown that it is possible to examine the Life Satisfaction
Survey questionnaires by using machine learning techniques on TURKSTAT Life
Satisfaction Survey data. The success of classification algorithms has been improved
by eliminating inter-class imbalance.