ÖZET

Geleneksel istatistik teknikler sınıflandırma problemlerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak herhangi bir varsayıma sahip olmayan ve yapılan çok sayıda çalışma ile sınıflandırma performanslarının daha güçlü olduğu belirlenen Veri Madenciliği (VM) tekniklerine olan ilgi her geçen gün artmaktadır. Bu çalışmada, VM tekniklerinden Karar Ağaçları (KA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) teknikleri tanıtılarak, bu yöntemlerin sınıflandırma performansları bir örnek uygulama ile karşılaştırılmıştır.

Uygulamada Avrupa Birliği (AB)’ne üye ve aday ülkelere ait 9 makro ekonomik değişken verileri kullanılmıştır. Uygulamanın amacı bir ülkenin AB üyesi olmasında ‘ekonomik gelişmişlik düzeyini arttırma’ faktörünün etkili olup olmadığını tespit etmek ve etkili ise hangi değişkenlerin daha önemli olduğunu belirlemektir. Veriler, makine öğrenme paket programı olan WEKA yardımıyla analiz edilmiştir. KA analizi için C4.5. algoritması, YSA analizi için Çok Katmanlı Algılayıcılar yöntemi kullanılmıştır.