E-ticaret verisi kullanılarak makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması

Her geçen gün gelişen teknoloji ticaret, pazarlama gibi birçok alana yansımış ve işletmeler rakiplerinden geri kalmamak için yenilikleri yakalamak zorunda kalmışlardır. Bu çalışmada Avrupa da ticaret faaliyetini sürdüren bir internet sitesinin verilerinden yararlanarak makine öğrenmesi algoritmaları karşılaştırılmıştır. Söz konusu algoritmalar; Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri, K-MEANS, kNN, Regresyondur. Çalışmada kullanılan algoritmalar büyük veri seti ile incelendiğinde en yüksek başarı oranı Destek Vektör Makineleri olurken sırasıyla Naive Bayes, kNN ve Lojistik Regresyon onu takip etmektedir. Haldout yöntemi kullanılan bu çalışmada sonuçlar doğruluk, kesinlik, duyarlılık, kappa değeri ve auc ile değerlendirilmiştir. Sınıf dengeleme yöntemlerinden smote, ros ve rus kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan büyük veri de en yavaş sonuç veren algoritmanın destek vektör makineleri olduğu gözlemlenmiştir.