ZEYTİNYAĞINDAKİ TAKLİT VE TAĞŞİŞİN NİTELİK VE NİCELİK OLARAK BELİRLENMESİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA: MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMİ

Abstract

Bu çalışma, zeytinyağındaki taklit ve tağşişin makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak nitelik ve nicelik olarak belirlenebilmesi amacıyla yapılmıştır. Çalışmada, piyasadan elde edilen saf zeytinyağları ile pamuk yağları belirli oranlarda karıştırılmıştır. Böylece, saf zeyinyağı ve pamuk yağıyla birlikte, zeytinyağına %1, %5, %10, %20 ve %40 pamuk yağı ilave etmek suretiyle toplam 7 grup oluşturulmuştur. Herbir gruptan 20 adet olmak üzere toplamda 140 numune gaz kromatografisinde yağ asitleri kompozisyonu bakımından analize tabi tutulmuştur. Elde edilen sonuçlardan %60’ı (84 numune) veri seti olarak, %40’ı ise test seti (56 numune) olarak kullanılmıştır. Sonuçların değerlendirilmesinde Destek Vektör Makinesi (DVM), k-En Yakın Komşu (k-NN) ve Karar Ağacı algoritmaları kullanılmıştır. Genel doğruluk değerleri karşılaştırıldığında %94,64’lük oranla DVM algoritmasının en yüksek doğruluk oranına sahip olduğu görülmüştür. Bunu sırasıyla %89,29 ve %83,93’lük oranlarla kNN ve Karar Ağacı algoritmaları takip etmiştir. Zeytinyağındaki taklit ve tağşişin hem nitelik hem de nicelik olarak belirlenmesinde makine öğrenmesi yöntemleri özellikle de DVM algoritması rahatlıkla kullanılabilir.