MAKİNE ÖĞRENMESİ KULLANAN BİREYSEL GELİR TAHMİN MODELİ
Individual Income Estimation Model Using Machine Learning
Yazar: MUHAMMED ENES YILDIZ
Danışman: PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN ; DR. AHMET ELBİR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalı¸smada Türkiye'de faaliyet gösteren bir ¸sirkete ait 2023 yılı mü¸steri
gelir verileri kullanılarak, makine ögrenmesi yöntemleriyle bireysel gelir tahmini ˘
modeli geli¸stirilmi¸stir. Hedef, hanehalklarının aylık gelir seviyelerini en yüksek
dogruluk ile tahmin etmektir. Harcamalar, yatırımlar, varlıklar,demografik bilgiler ˘
ve finansal davranı¸slar gibi degi¸skenler içeren verisetine özgü gelir do ˘ grulama ˘
ve enflasyon ayarlama yöntemleri uygulanmı¸stır. Linear Model, Lasso, Ridge,
K-NN, Random Forest ve Gradient Boosting gibi birçok makine ögrenmesi ˘
algoritması kullanılmı¸stır. En iyi performans Gradient Boosting algoritmalarından,
Lightgbm ve Xgboost algoritmaları ile yakalanmı¸stır. Modelin ba¸sarı ölçütleri,
adjusted R-kare ve MAPE degerleriyle de ˘ gerlendirilmi¸stir. Sonuçlar, lightgbm ˘
algoritmasının %80 adjusted R-kare ve %21 MAPE degeriyle en ba¸sarılı oldu ˘ gunu ˘
göstermi¸stir. Klasik ölçütler dı¸sında, gelir aralıgı bazlı actual-prediction confusion ˘
matrisi ve tolerans aralıgı analizi de çalı¸sılmı¸stır. Bu analizler ise modelin gerçek ˘
dünyadaki uygulamalarında nasıl performans gösterecegi, hangi gelir gruplarında ˘
modelin ne seviyede ba¸sarılı oldugunu ölçmektedir.Bu çalı¸sma, makine ö ˘ grenmesi ˘
yöntemlerinin gelir tahmini için etkili bir araç oldugunu göstermektedir. Gelecekte, ˘
geli¸stirilen modelin performansını daha da iyile¸stirmek için çe¸sitli çalı¸smaların
yapılması planlanmaktadır.

Abstract:
In this study, a predictive model for individual income has been developed using
machine learning methods based on customer income data from a company
operating in Turkey in 2023. The aim is to predict monthly income levels of
households with the highest accuracy. Income verification and inflation adjustment
methods specific to the dataset containing variables such as expenditures,
investments, assets, demographic information, and financial behaviors have been
applied. Several machine learning algorithms including Linear Model, Lasso,
Ridge, K-NN, Random Forest, and Gradient Boosting have been utilized. The best
performance has been achieved with Gradient Boosting algorithms, captured by
Lightgbm and Xgboost algorithms. The success of the model has been evaluated
through adjusted R-square and MAPE values. The results have indicated that the
Lightgbm algorithm was the most successful with an adjusted R-square of %80 and
a MAPE value of %21. In addition to classical metrics, an analysis based on income
range-specific actual-prediction confusion matrix and tolerance range has also been
conducted. These analyses measure how the model will perform in real-world
applications and at what level the model is successful in which income groups. The
developed model also forecasts income considering inflation. In the future, various
studies are planned to further improve the performance of the developed model.