Pinned Repositories
gameforreinforcementlearning
created game to learn what is reinforcement learning
Tarimda-Gunluk-Akaryakit-Ihtiyacinin-Makine-Ogrenmesi-Ile-Tahminlenmesi
Tarımsal faaliyetler için kullanılan akaryakıt miktarı çeşitli etkilere göre değişim göstermektedir. Gelecekte kullanılacak olan akaryakıtın tahmin edilmesi, dağıtım firmalarının stok takibi veya lojistik ihtiyacını iyileştirmesinde katkı sağlayabilmektedir. Bu tez çalışmasında, bir sonraki güne ait akaryakıt kullanımı olup olmayacağı araştırılmış ve akaryakıt tahminleme için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Bunun yanı sıra, akaryakıt kullanımını etkileyen dış etkiler araştırılmıştır. Bu dış etkilerin (örn. hava durumu, akaryakıt ücreti) çiftçilerin aldığı akaryakıt miktarını etkileyip etkilemediğini görmek adına havanın yağmurlu olup olmadığı, akaryakıtın indirim veya zam alıp almadığı, hava sıcaklığındaki değişim gibi değerler veri kümesine eklenerek etkileri gözlemlenmiştir. Analizlerde K-en yakın komşu (K-Nearest neighbors), karar ağaçları regresyon (decision tree regression), karar ağaçları sınıflandırması (decision tree classifier), lojistik regresyon (logistic regression), destek vektör makinesi (support vector machine), rassal orman sınıflandırması (random forest classifier), sinir ağı (neural network) ve ekstrem artırılmış gradyan (Extreme Gradient Boosting, XGB) makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Algoritmaların kıyaslanmasında doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve f1 skoru değerleri kullanılmıştır. Sonuçların doğruluğu için hata matrisleri kontrol edilmiştir. Buna göre en yüksek doğruluk skorunu XGB algoritması %82,514 skor ile olmuştur. En yüksek kesinlik skorunu %81,366 ile XGB* algoritması yüzdelik ayrım yöntemi ile almıştır. En yüksek duyarlılık skoru %100 tespit edilmiştir. Yüzdelik ayrım ve sıralı veri tahminleme metodu ile SVM*, RFC, RFC*, NN*, SVM* algoritmaları almıştır. En yüksek f1 skorunu %84,615 skorunu alan yüzdelik ayrım yöntemi ile RFC* ve hiper parametre optimizasyonu yapılmış yüzdelik ayrım yöntemi DTC algoritmaları olmuştur.
twitter_mining
tweet mining
mustafacoban1994's Repositories
mustafacoban1994/Tarimda-Gunluk-Akaryakit-Ihtiyacinin-Makine-Ogrenmesi-Ile-Tahminlenmesi
Tarımsal faaliyetler için kullanılan akaryakıt miktarı çeşitli etkilere göre değişim göstermektedir. Gelecekte kullanılacak olan akaryakıtın tahmin edilmesi, dağıtım firmalarının stok takibi veya lojistik ihtiyacını iyileştirmesinde katkı sağlayabilmektedir. Bu tez çalışmasında, bir sonraki güne ait akaryakıt kullanımı olup olmayacağı araştırılmış ve akaryakıt tahminleme için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Bunun yanı sıra, akaryakıt kullanımını etkileyen dış etkiler araştırılmıştır. Bu dış etkilerin (örn. hava durumu, akaryakıt ücreti) çiftçilerin aldığı akaryakıt miktarını etkileyip etkilemediğini görmek adına havanın yağmurlu olup olmadığı, akaryakıtın indirim veya zam alıp almadığı, hava sıcaklığındaki değişim gibi değerler veri kümesine eklenerek etkileri gözlemlenmiştir. Analizlerde K-en yakın komşu (K-Nearest neighbors), karar ağaçları regresyon (decision tree regression), karar ağaçları sınıflandırması (decision tree classifier), lojistik regresyon (logistic regression), destek vektör makinesi (support vector machine), rassal orman sınıflandırması (random forest classifier), sinir ağı (neural network) ve ekstrem artırılmış gradyan (Extreme Gradient Boosting, XGB) makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Algoritmaların kıyaslanmasında doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve f1 skoru değerleri kullanılmıştır. Sonuçların doğruluğu için hata matrisleri kontrol edilmiştir. Buna göre en yüksek doğruluk skorunu XGB algoritması %82,514 skor ile olmuştur. En yüksek kesinlik skorunu %81,366 ile XGB* algoritması yüzdelik ayrım yöntemi ile almıştır. En yüksek duyarlılık skoru %100 tespit edilmiştir. Yüzdelik ayrım ve sıralı veri tahminleme metodu ile SVM*, RFC, RFC*, NN*, SVM* algoritmaları almıştır. En yüksek f1 skorunu %84,615 skorunu alan yüzdelik ayrım yöntemi ile RFC* ve hiper parametre optimizasyonu yapılmış yüzdelik ayrım yöntemi DTC algoritmaları olmuştur.
mustafacoban1994/gameforreinforcementlearning
created game to learn what is reinforcement learning
mustafacoban1994/LAWLOnlinePotBot
Auto Pot Bot For LAWL Online Game
mustafacoban1994/TCDDTicketBot
TCDD Ticket Bot