Publication:
Ekonometri ve Makine Öğrenmesi: Tercih Modelleri ve Sınıflandırma Algoritmaları Açısından Değerlendirmeler

Loading...
Thumbnail Image

Date

Institution Authors

Organizational Units

Authors

Türküz, Elanur

ÇAĞLAYAN AKAY, EBRU

Advisor

item.page.editor

Editor

Department

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

DOI

Research Projects

Organizational Units

Journal Issue

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

Description

Journal or Series

ISSN

2147-5237

ISBN

Rights

info:eu-repo/semantics/openAccess
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

Related Patent

Related Goal

38
Görüntülenme
96
İndirme
Google Scholar
Scholar'da Ara ↗
Bu yayında DOI yok — Altmetric/Dimensions/PlumX/BIP! rozetleri DOI gerektirir.