AI Summary & Key Takeaways
AI InsightÜzerinde inceleme yapılan veri kümesi ile tahmin edilen değerler arasında oluşturulan bulanık aralık regresyon modelinin uyumluluğunu gösteren uyum iyiliği test ölçütleri;MAPE = 13.056, MSE = 1481.045, hata RMS = 38.484 ve belirtme katsayısı R2= 0.9465 değeri (r = 0.9728) hesaplanmıştır.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Bu çalışmada, literatürde var olan bulanık mantık yaklaşımı ile oluşturulan aralık regresyon modeline ait bulanık katsayı değerlerinin ve sapmaların hesaplanması ve yorumlanması aşamalarının kategorik veri kümeleri üzerinde sistematik olarak gösterimleri amaçlanmıştır. Örnek veri kümesine ait Kafkas ana arı(Apis mellifera caucasica) ırkının, ana arı yüksüğü başına ortalama arı sütü miktarına, kovan (analı-anasız)(1,2),beslenme yöntemi (1-2), ana arı yaşı (1, 2, 3) ve yüksük sayısı(1,2,..,9)’nın etkisi bulanık aralık regresyon modeli ile modellenmiştir. Modelin uyum iyiliği test ölçüt kriterleri;ortalama mutlak yüzde hata (Mean Absolute Percantage Error; MAPE), hataların karelerinin ortalaması (Mean squared error, MSE), hata kareler ortalamasının kare kökü (Root Mean squared error,RMS) ve belirtme katsayısı (R2) hesaplanmıştır. Örnek veri kümesine ait hesaplanan değerler, sırasıyla ana arı yüksüğü başına ortalama arı sütü miktarı 191,50 (mg), sapması ise 44,68 (mg) olarak, tahmin edilen ortalama arı sütümiktarı değeri 184.38 (mg) ve sapması ise 20.98 (mg) hesaplanmıştır. 27 iterasyonda oluşturulan bulanık aralık regresyon modelinin bulanıklığı 2197.882, olarakhesaplanmıştır. Üzerinde inceleme yapılan veri kümesi ile tahmin edilen değerler arasında oluşturulan bulanık aralık regresyon modelinin uyumluluğunu gösteren uyum iyiliği test ölçütleri;MAPE = 13.056, MSE = 1481.045, hata RMS = 38.484 ve belirtme katsayısı R2= 0.9465 değeri (r = 0.9728) hesaplanmıştır.