CART ve CHAID Algoritmalarının Karayaka Koyun Islahında Kullanımı

Özet

Bu çalışma, sütten kesim ağırlığı üzerime bazı faktörlerin (cinsiyet, doğum tipi, işletme tipi, doğu ağırlığı ve ölçüm zamanı) CART ve CHAID veri madenciliği algoritmaları ile belirlenmesini amaçlamaktadır. Sınıflandırma ve regresyon ağaçları veri madenciliği kapsamında olan modern analitik yöntemler sınıfında yer almaktadır. Regresyon ağaçları, sürekli bağımlı değişkeni etkileyen özelliklerin ön seçimi amacıyla kullanılmaktadır. Çalışmada Karayaka koyun ırkına ait 366 kayıt veri olarak kullanılmıştır. Sonuç olarak; CHAID algoritmasına göre ölçüm zamanı, cinsiyet ve işletme tipi sütten kesim ağırlığı üzerinde önemli derecede etkili bulunmuştur. CART algoritmasına ait sonuçlar ise sütten kesim ağırlığı üzerine doğum tipinin etkili olduğunu göstermiştir. Bu ağaçta tekiz kuzuların ölçüm zamanının doğum tipinden etkilendiği anlaşılmıştır. Tahmin edilen ve gözlenen değerler yüksek ilişkili bulunmuştur (P

Abstract

The aim of this study was to determine the effect of some factors (sex, birth type, farm type, birth weight and weighting time) on weaningweight through CART and CHAID data mining algorithms. The classification and regression trees are modern analytic techniques thatconstruct tree-based data-mining algorithms. Regression trees are used for the purpose of preliminary selection of the traits affectingthe continuous dependent variable. The studied data were consisted of 366 records from Karayaka sheep breed. The CHAID algorithmsresults revealed that; predictors such as weighting time, sex and farm type statistically influenced weaning weight Regression tree diagramconstructed by CART algorithm depicted that birth type was effect the weaning weight, and in this tree weighting time of single born lambswas affected the birth type. The predicted values and original values were correlated (P