Bayburt ili umumi çeşmelerinin su kalitesinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmini

Mavi altın olarak da anılan suyun içeriği, canlıların yaşamlarını, hayat kalitelerini ve sağlıklarını büyük oranda etkilemektedir. Suyun içerisinde bulunan her bir maddenin canlı hayatı üzerinde iyi veya kötü etkisi bulunmaktadır. Suyun içerisinde yer alan maddeler kadar madde miktarı da önemlidir. Bu bakımdan Dünya Sağlık Örgütü (WHO) su kalitesine ilişkin çalışmalar yaparak içerisinde bulunan maddeler ve miktarı ile ilgili kılavuz hazırlamıştır. Türkiye'de de bu yönde çalışmalar yapılmış 2005 yılında İnsani Amaçlı Sular Hakkında Yönetmelik ile standartlarını belirlemiştir. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapay zekâ su kalitesi çalışmalarında da kullanılmaya başlanmış ve makine öğrenme yöntemleriyle su kalitesi tahminlerinde bulunulmuştur. Bu çalışmada, Bayburt ilinde yer alan şebeke sularının mikrobiyolojik ve kimyasal su analiz verileri ile Bayburt ili umumî çeşmelerine ait mikrobiyolojik su analiz verileri kullanılarak makine öğrenme yöntemleriyle su kalitesi tahmininde bulunulmuştur. İlk olarak veriler üzerinde önişlem uygulanarak veriler makine öğrenimine hazır hale getirilmiş, daha sonra makine öğrenimi yöntemlerinden lojistik regreyon, knn, SVM, naive bayes, karar ağacı, rastgele orman makine öğrenme yöntemleri ile su kalitesi tahmin çalışmaları yapılmıştır. Bayburt şebeke suları analizi verileri kullanılarak yapılan makine öğrenme yöntemlerinde en uygun yöntemin karar ağacı yöntemi olduğu, Bayburt umumî çeşme suları analizi verileri kullanılarak yapılan makine öğrenme yöntemlerinde ise naive bayes, rastgele orman ve karar ağacı yöntemlerine ait sonuçların aynı olması dolayısıyla her üç yöntemin de kullanılabilir olduğu sonucuna varılmıştır. Su kalitesi tahmin çalışmalarında specificity değerinin önemli olduğu ve model değerlendirmesinde kullanılması gerektiği sonucuna varılmıştır.