Journals / Ekinoks Ekonomi İşletme ve Siyasal Çalışmalar Dergisi / 2015 / Cilt: 3 - Sayı: 1

Classification Tree Approach via R: A Case Sudy for Missing Child Profiling

Sınıflandırma Ağacı Yaklaşımının R ile Çözümlenmesi: Kayıp Çocuk Profil Örneği

Pages
1–10
Publication Date
2016-07-23
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

One of dominant class consists of girls aged greater or equal to 14 and in 1.11-1.50, 1.51-1.60 and 1.61-1.70 height intervals, which covers 62% of the whole missing children subjected to this study.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Missing children problem is one of the major problems in Turkey as well as all over the world.
📊
Key Findings & Data:The increase in numbers observed in recent years lead to a concern in the society.
💡
Conclusion & Impact:One of dominant class consists of girls aged greater or equal to 14 and in 1.11-1.50, 1.51-1.60 and 1.61-1.70 height intervals, which covers 62% of the whole missing children subjected to this study.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:CART · Rpart · Sınıflandırma

Abstract

Missing children problem is one of the major problems in Turkey as well as all over the world. This problem is affected by the rapid change process in society and is becoming a growing problem. The increase in numbers observed in recent years lead to a concern in the society. Therefore, profiling missing children is of utmost importance. In this study, classification and regression trees are employed to classify missing children. Data set for classification of missing children consists of sex, height, weight, skin color, eye color, hair color and a derived variable, missing age from birth year and missing year. Seven different classes are obtained from classification tree by using Gini purity measure. One of dominant class consists of girls aged greater or equal to 14 and in 1.11-1.50, 1.51-1.60 and 1.61-1.70 height intervals, which covers 62% of the whole missing children subjected to this study.

Özet

Kayıp çocuk sorunu, tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de yaşanan önemli sorunlardan birisidir. Bu sorun, toplumdaki hızlı değişim sürecinden de etkilenmekte ve giderek büyüyen bir sorun haline gelmektedir. Son yıllarda gözlemlenen bu büyüme toplumda da tedirginliğe yol açmaktadır. Bu yüzden kayıp çocuk profilinin ortaya çıkarılması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, sınıflandırma ve regresyon ağaçları kullanılarak kayıp çocukların sınıflandırılmasına çalışılmıştır. Kullanılan veri seti, cinsiyet, doğum yılı, kayıp yılı, boy, kilo, ten rengi, göz rengi, saç rengi değişkenlerinden oluşmaktadır. Doğum yılı ve kayıp yılı değişkenleri doğrudan kullanılmamış, bunun yerine, bu değişkenlerden kayıp yaşı değişkeni türetilmiştir. Sınıflandırma ağacı ile gini saflık ölçüsü kullanılarak elde edilen sınıflandırma sonucunda, 7 farklı sınıf elde edilmiştir. Bu sınıflardan, 14 yaşından büyük eşit ve 1.11-1.50,1.51-1.60 ve 1.61- 1.70 boy aralıklarındaki kız çocuklarının oluşturduğu sınıf, en baskın sınıf olarak ortaya çıkmıştır ve tüm kayıp çocukların %62’sinin bu sınıfa ait olduğu gözlemlenmiştir.

🔖

Cite This Article

TERLEMEZ, L. (2016). Classification Tree Approach via R: A Case Sudy for Missing Child Profiling. Ekinoks Ekonomi İşletme ve Siyasal Çalışmalar Dergisi, Cilt: 3 - Sayı: 1, 1–10. https://ajindex.com/articles/753336

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Archer, K. J. (2010). rpartOrdinal: An R Package for Deriving a Classification Tree for Predicting an Ordinal Response. Journal of Statistical Software, 34 (7), 1–17.
  2. Aydın, H. (2010), Yerel Yönetimlerin Sorumlulukları Çerçevesinde Türkiye’de Kayıp Çocuklar Sorunu. İdarecilerin Sesi, 139, 25-30.
  3. Azam, M, M. Aslam ve K. P. Pfeiffer (2014). Three Steps Strategy to Search for Optimum Classification Trees. Communications in Statistics - Simulation and Computation, DOI:10.1080/03610918.2013.867991. Balakrishnan, N., S. Kotz, C. Read, B. Vidakovic ve N. L. Johnson (2006). T: Twoing Index. Encyclopedia of Statistical Sciences, 2nd Ed. A John Wiley & Sons, Inc. BİHB (2007). Kayıp Çocuklar Raporu. Başbakanlık İnsan Hakları Başkanlığı. http://www. tihk.gov.tr/www/files/Kayip_cocuklar_raporu_4_8_2008.pdf (10.03.2015).
  4. CİGM (2014). Kayıp Şahıslar Yönergesi. Adalet Bakanlığı Ceza İşleri Genel Müdürlüğü. http://www.cigm.adalet.gov.tr/duyurular/2014/kayipsahisyonek.pdf (10.03.2015).
  5. CRAN (2015). The Comprehensive R Archive Network. http://cran.r-project.org/ (10.03.2015).
  6. EGM (2014). Emniyet Genel Müdürlüğü Asayiş Dairesi Başkanlığı. http://www.asayis.pol.tr /Sayfalar/kayip_ve_aranan_sahislar.aspx (10.03.2015).
  7. Koon S. ve Y. Petscher (2015). Comparing Methodologies for Developing an Early Warning System: Classification and Regression Tree Model Versus Logistic Regression. Applied Research Methods http://ies.ed.gov/pubsearch/pubsinfo.asp?pubid=REL2015077 (10.03. 2015).
  8. Li, Y. ve C. E. Schwartz (2012). Erratum to: Data mining for response shift patterns in multiple sclerosis patients using recursive partitioning tree analysis. Quality of Life Research, 21 (1), 1543–1553.
  9. James, G., D. Witten, T. Hastie ve R. Tibshirani (2013), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer. Quatch, A., J. Symanzik ve N. Forsgren (2015). Soul of the Community: An Attempt to Assess Attachment to a Community. Journal of Computational Statistics, yayın kabul. Quick – R (2014). Tree-Based Models. http://www.statmethods.net/advstats/cart.html (10.03.2015).
  10. R Core Team (2014). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. http://www.R-project.org/ (10.03.2015).
  11. Sasaki, T., J. Imanishi, K. Ioki, Y. Morimoto ve K. Kitada (2012). Object-based classification of land cover and tree species by integrating airborne LiDAR and high spatial resolution imagery data. Landscape and Ecological Engineering, 8 (2), 157–171.
  12. Sampurno, F.