Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi ile Döviz Kuru Tahmini Uygulaması-Reference-Cited by-同舟云学术

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi ile Döviz Kuru Tahmini Uygulaması

Published:2022-08-24 Issue: Volume: Page:
ISSN:1308-9072
Container-title:Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
language:tr
Short-container-title:

Author:

ATA Oğuz¹,ERBUDAK Ahmet Ersin²

Affiliation:

1. Altınbaş Üniversitesi

2. ALTINBAŞ ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Makine öğrenimi 1990’lı yıllarda veri madenciliği kullanılmaya başlandığı döneme dek yaygın olamamıştır. Bu çalışmada Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası sayısal veriler toplanan bilgilerin, veri madenciliği ile veri gruplarına göre bölümlere ayrılması sağlanmıştır. Sayısal halde toplanan veriler 1352 döviz kuru verisi için 4 ayrı makine öğrenimi yöntemi kullanılmış olup birinci yöntemde %99,84, ikinci yöntemde %99, 18 , üçüncü yöntemde %93,72 , dördüncü yöntemde ise %86,83 doğru olarak sınıflandırılmıştır. Veri madenciliği ve makine öğrenimi metodlarının tahmin programlarının yapımındaki değerlendirmeler ileriki dönemlerde yapılacak uygulamalar için faydalı olacaktır. Çıkarılan sonuçlar literatürde kullanılan metodların doğruluk oranları ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir.

Publisher

Firat Universitesi

Subject

General Medicine

Reference12 articles.

1. Y. ZHAO, Y. CHEN ve Y. YAO, «User-centered Interactive Data Mining,» International Conference on Cognitive Informatics, no. 6, pp. 457-466, 2006.

2. U. FAYYAD, G. P. SHAPIRO ve P. SMYTH, «Veri Madenciliğinden Veritabanlarında Bilgi Keşfine,» AI Magazine, pp. 03-15, 1996.

3. J. Han, K. Micheline ve P. Jian, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2012.

4. M. B. a. G. Linoff, Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, Third Edition, USA: Two Crows Corporation, 2005.

5. H. AKPINAR, «VERİ TABANLARINDA BİLGİ KEŞFİ VE VERİ MADENCİLİĞİ,» İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İŞLETME FAKÜLTESİ DERGİSİ, pp. 1-22, 2000.

Cited by 2 articles. 订阅此论文施引文献订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献

1. FORECASTING THE EURO EXCHANGE RATE USING DEEP LEARNING ALGORITHMS AND MACHINE LEARNING ALGORITHMS;İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi;2024-06-30

2. A COMPARATIVE ANALYSIS OF DECISION TREE ALGORITHMS FOR ROSE DISEASE DIAGNOSIS;Uluslararası Batı Karadeniz Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi;2023-12-31