The purpose of this study is to classify the data set which is created by taking students who placed to universities from 81 provinces, in accordance with Undergraduate Placement Examination between the years 2010-2013 in Turkey, with Bagging and Boosting methods which are Ensemble algorithms. The data set which is used in the study was taken from the archives of Turk-Stat. (Turkish Statistical Institute) and OSYM (Assessment, Selection and Placement Center) and MATLAB statistical software program was used. In order to evaluate Bagging and Boosting classification performances better, the success rates of the students were grouped into two groups. According to this, the provinces that were above the average were coded as 1, and the provinces below the average were coded as 0 and dependent variables were created. The Bagging and Boosting ensemble algorithms were run accordingly. In order to evaluate the prediction abilities of the Bagging and Boosting algorithms, the data set was divided into training and testing. For this purpose, while the data between 2010-2012 yearrs were used as training data, the data of the year 2013 were used as testing data. Accuracy, precision, recall and f-measure were used to demonstrate the performance of the methods in the study. As a result, the performance in consequence of "Bagging" and "Boosting" methods were compared. According to this; it was determined that in all performance measure marginally "Boosting" method produced better results than the "Bagging" method.
Bu çalışmada ülkemizde üniversite giriş sınavlarındaki yerleşme başarısının; illerdeki okul sayısı, öğretmen sayısı, öğrenci sayısı, üniversite mezunu sayısı, işsizlik oranı, istihdam oranı gibi değişkenler yönünden incelenerek, R paket programı aracılığıyla hiyerarşik kümeleme analizi ile değerlendirmesi yapılmıştır. Hiyerarşik kümeleme içerisindeki her küme için çoklu ölçekleme yoluyla bootstrap örneklemesi için kullanılan bir p-değeri hesaplanmıştır. Bootstrap örnekleme yöntemi kullanılarak yapılan kümeleme analizi sonuçları 5000 bootstrap örnekleminden elde edilmiş olup ortalama değer kullanılmıştır. Çalışmada; 2010-2013 yılları arasında Türkiye'de 81 ilden lise öğrencilerinin üniversite sınavında yerleşme başarısı, TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) ve ÖSYM (Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Merkezi) arşivinden alınan verilere göre değerlendirilmiştir. İller ile değişkenler birlikte hiyerarşik kümelemede konumlanmıştır. İller plaka numaralarına göre kodlanmış, değişkenler de kısaltılarak kodlanarak grafik üzerinde gösterilmiştir. Araştırma sonucunda, ele alınan değişkenlerin üniversite başarısı üzerinde etkili olduğu anlaşılmış, özellikle Doğu Anadolu Bölgesinde yer alan illerin başarı oranları bakımdan kendi arasında, Marmara, Batı Ege ve Batı Akdeniz'de yer alan illerin ise kendi arasında gruplaşmış olduğu görülmüştür.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.