Üniversite Öğrencilerinin Covid-19’a Yakalanma Riski ve Pandeminin Öğrenciler Üzerindeki Etkisinin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi

Abstract

Bu çalışmada Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi öğrencileri üzerinde bir araştırma yapılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak öğrencilerin Covid-19’a yakalanma risklerini tahmin eden bir model geliştirilmiştir ayrıca Covid-19’un öğrenciler üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Bu amaçla 2022 yılı Mart ayında Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi öğrencilerine bir dijital anket uygulanmıştır. Anket verilerine göre öğrencilerin makine öğrenmesi yöntemlerinden Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri ve Naive Bayes ile Covid-19’a yakalanma riskleri tahmin edilmiştir ve pandeminin öğrenciler üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Tüm tahmin modelleri analizleri karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Çalışmada oluşturulan tahmin modellerinin başarısını ölçmek için ise R2, RMSE ve MAE metrikleri kullanılarak modellerin belirlilik katsayısı ve hata değerleri sunulmuştur. Buna göre destek vektör makineleri ile yapılan tahmin sonucunda R2 değeri 0,9323 ile öğrencilerin Covid-19’a yakalanma riskleri en başarılı şekilde tahmin edilmiştir.