VERİ MADENCİLİĞİ İLE ÇOK DEĞİŞKENLİ UYARLANABİLİR REGRESYON EĞRİLERİ (MARS MODELLEMESİ) YÖNTEMİNİN UYGULANMASI

Abstract

Bu çalışmada, Friedman’ın 1991’de geliştirmiş olduğu çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (Multivariate Adaptive Regression Splines-MARS) modellemesi kullanılmıştır. MARS modelinin avantajlarına değinilerek, Holstein- Montofon hayvanların ırk, yaş, laktasyon süresi, canlı ağırlık ve belli bir aralıktaki süt verimi bağımsız değişkenleri kullanılarak ortalama süt verimini (OSV) MARS algoritması kullanılarak modellenmesi amaçlanmıştır. MARS, adım fonksiyonlarına benzer kesme noktalarını (düğümler) değerlendirerek polinom regresyonunun doğrusal olmayan yönünü yakalamak için uygun bir yaklaşım sağlar. Çalışmada Şanlıurfa’da yerel bir çiftlikteki 25 hayvanın ırk, yaş gibi değişkenlerinin yanı sıra 2020 yılında Haziran-Eylül ayları arasındaki aylık süt verimi, kayıtlardaki laktasyon süreleri ve elde edilen canlı ağırlık verileri kullanılmıştır. Ortalama süt verimi için, maksimum etkileşimde olan modellerin denenip en uygun modelin belirlenmesi sağlanmıştır. Belirleme katsayısı (R2 ) maksimum ve genelleştirilmiş çapraz geçerlilik katsayısı (GCV) minumum olarak tahmin edilmiştir. Buna göre, OSV maksimum etkileşimin derecesi arttığında, GCV değerinin azaldığı ve 2’li etkileşimde sabitlendiği görülmektedir. OSV için en uygun olan modelin; 3 temel fonksiyonla 2’li etkileşimde, R 2 değeri 0.999, düzeltilmiş R 2 değeri 0.996 ve GCV değeri 1.578’dir. Modelin içine dahil edilen tüm temel fonksiyonların %99 seviyesinde önemliliği görülmüştür. OSV tahmin etmek için kurulan MARS modellerinde en etkin değişkenin canlı ağırlık olduğu tahmin edilmiştir. Mevcut araştırmanın sonuçlarına göre MARS yönteminin OSV’nin istatistiksel olarak modellenebilmesi ve değerlendirilmesi için uygun bir örnek olduğu görülmektedir.