Makine öğrenmesi teknikleri ile havacılıkta yakıt taşımacılığı kararının alınması ve bir uygulama

Bu tez çalışmasının amacı havacılıkta yakıt taşımacılığı kararının makine öğrenmesi teknikleri ile alınmasıdır. Çalışmada kullanılan veri seti Türkiye'de hava taşımacılığı yapan ticari bir hava yolu firmasından temin edilmiştir. Literatürde yakıt taşımacılığı hesaplamasında kullanılan bazı temel özelleştirilebilir formüller/modeller mevcuttur. Bu çalışma ile bu formüllerden/modellerden bağımsız olarak ham veriden öğrenen makine öğrenmesi algoritmaları ile havacılık endüstrisinde yakıt taşımacılığı öngörüsünde bulunmak hedeflenmiştir. Çalışmada yakıt taşımacılığı durumunun "Var/Yok" şeklinde sınıflandırılması ve yakıt taşımacılığı miktarının tahmini için alternatif makine öğrenmesi modelleri oluşturulmuştur. k-En Yakın Komşu algoritması, Basit Bayes Sınıflandırıcı, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları, Rastgele Orman algoritması, Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makinelerinden yararlanılmıştır. Sınıflandırma ve regresyon model performansları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Analizler R programlama dili ile RStudio'da gerçekleştirilmiştir. En iyi performansı gösteren Rastgele Orman sınıflandırma (doğruluk=0,9646) ve regresyon (R²=0,8104) modelleriyle çevrimiçi bir Shiny uygulaması geliştirilmiştir.