Tarımsal veri madenciliğinde aprıorı birliktelik kuralının uygulanması

Birliktelik kuralı madenciliği, transaksiyon veritabanlarındaki ögeler arasındaki yaygınlık, desenleri, ilişkileri, birliktelikleri veya nedensel yapıları bulmaya yönelik tekniklerden oluşur. Bir transaksiyon verisetindeki diğer ögelerin oluşumlarına dayanarak belirli bir ögenin oluşumunu tahmin etmeyi sağlayan kurallara birliktelik kuralı denilmektedir. Bir öge grubu arasında sık tekrarlanan desenleri ve birlikte oluşları saptamak için önemli bir araçtır. Bu tez çalışmasında, birliktelik kuralları madenciliği tanıtılarak tarım ve ilgili bilimlerdeki kullanımı gösterilmektedir. Araştırma materyali olarak bir yumurta kalite özellikleri veriseti kullanılmıştır. Sürekli değişkenlerden oluşan verisetinde kayıp değer imputasyonu ve ayrıklaştırma gibi veri önişleme (preprocessing) adımları uygulanmıştır. Değişkenler arasındaki kuralları saptamak için Apriori algoritması kullanılmıştır. Toplam 4320 kayıt ve 15 değişkenden oluşan verisetinde yapılan analizler sonucunda toplam 349 kural saptanmıştır. Kurallar çeşitli görselleştirme teknikleriyle incelenmiş ve yorumları yapılmıştır. Destek, güven ve kaldıraç değerlerine göre önemli kurallar belirlenmiştir. Sonuçlara göre yumurta kalite özellikleri arasında V1=1, V3=6 ⇒ V2=2, V2=23, V3=23 ⇒ V1=24, V5=10 ve V3=12, V14=11 ⇒ V9=5 kurallarının diğerlerinden önemli oldukları saptanmıştır. Bu durumda ilk kural yumurta ağırlığı değişkeni [47.7, 48.6) ve yumurta uzunluğu değişkeni [52.6, 53.0) sürekli değer aralığında olduğunda yumurta genişliği [40.0,40.2) sürekli değer aralığında olacaktır.