Publication: Ekonometri ve Makine Öğrenmesi: Tercih Modelleri ve Sınıflandırma Algoritmaları Açısından Değerlendirmeler
Loading...
Date
Authors
Türküz, Elanur
ÇAĞLAYAN AKAY, EBRU
Advisor
item.page.editor
Editor
Department
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
DOI
Type
Abstract
Ekonometri ve makine öğrenmesi geniş kullanım alanlarına ve tekniklere sahiptir. Bu çalışmada ekonometride bağımlı değişkenin nitel özellik gösterdiği durumda kullanılan nitel tercih modelleri ile makine öğrenmesinde kullanılan sınıflandırma algoritmalarına yer verilmiş olup, bu doğrultuda ekonometri ile makine öğrenmesi arasında nasıl bir köprü kurulabileceğinin araştırılması amaçlanmıştır. Büyük verilerin ekonometride yarattığı sorunlar ve makine öğrenmesinin yapabileceği katkılar araştırılmış ve kestirim tabanlı sınıflandırma algoritmalarının çekimser kaldığı nedensellik araştırmalarındaki konumu incelenerek ekonometrinin
sağlayabileceği katkılar ortaya konulmuştur.
Both econometrics and machine learning operate in a broad area of study. Therefore, this paper limits the scope to where the dependent variable is categoric and investigates the relationship between discrete choice models and classification algorithms. In particular, we address the challenges of big data in econometrics and the contributions of machine learning. The article also gives an overview of why classification algorithms have abstained from causality and how the machine learning community could benefit from econometrics
Both econometrics and machine learning operate in a broad area of study. Therefore, this paper limits the scope to where the dependent variable is categoric and investigates the relationship between discrete choice models and classification algorithms. In particular, we address the challenges of big data in econometrics and the contributions of machine learning. The article also gives an overview of why classification algorithms have abstained from causality and how the machine learning community could benefit from econometrics
Description
Journal or Series
ISSN
2147-5237
ISBN
Rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
CC0 1.0 Universal
CC0 1.0 Universal
Citation
Endorsement
Review
Supplemented By
Referenced By
Creative Commons license
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess
38
Görüntülenme
96
İndirme
Google Scholar
Scholar'da Ara ↗ Bu yayında DOI yok — Altmetric/Dimensions/PlumX/BIP! rozetleri DOI gerektirir.

