@article{Ercan_2021, title={Ev Dışı Gıda Tüketim Sınıflarının Yapay Sinir Ağları İle Tahmin Edilmesi}, volume={13}, url={https://isarder.org/index.php/isarder/article/view/1577}, DOI={10.20491/isarder.2021.1321}, abstractNote={<p>Amaç – Gerçekleştirilen araştırmanın amacı, Türkiye hanehalkı ev dışı gıda tüketim sınıflarının tahmin edilmesidir. Yöntem - Çalışmada kullanılan veriler Türkiye İstatistik Kurumu tarafından derlenen Hanehalkı Bütçe Anketine aittir. 2019 yılına ait toplam 11.521 hanehalkından elde edilen veriler çalışmanın analizinde kullanılmıştır. Ev dışı gıda tüketim sınıfının belirlenmesinde Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılmıştır. Bulgular - Yapay Sinir Ağları yönteminde, hanelerin %70’i kullanılarak modelin eğitimi gerçekleştirilmiş, kalan %30’u ise test aşaması için ayrılmıştır. İkili sınıflandırma problemlerinin değerlendirilmesinde kullanılan karşıtlık matrisi ile bu matristen elde edilen metrikler ile kurulan modelin performansı ölçülmüştür. Model eğitim aşamasında %73.12, test aşamasında ise %73.39 doğruluk oranına sahiptir. Modelin duyarlığı eğitim aşamasında %77.28, test aşamasında ise %80.39’dir. Modelin kesinliği test aşamasında %71.22, test aşamasında ise %69.73’dür. Metrikler ve metriklere ait yorumlar bulgular kısmında detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Kurulan modelin eğitim ve test aşaması sonuçlarından hesaplanan metrikler incelendiğinde sistemin doğru ve tutarlı sonuçlar elde ettiği görülmüştür. Tartışma – Literatürde incelenen çalışmalardan elde edilen değişkenlerin haricinde modele eklenen değişkenlerin, kurulan Yapay Sinir Ağları modelinin sınıflandırma doğruluğunu arttırdığı görülmüştür. Türkiye hanehalkı ev dışı gıda tüketimi ile yapılan çalışmaların tamamına yakını ekonometrik modeller kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Eklenen yeni değişkenler ile kurulacak ekonometrik modellerin, daha önce elde edilen modellerin sonuçlarını değiştireceği düşünülmektedir. Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılarak Türkiye hanehalkı ev dışı gıda tüketim sınıfının tahmin edilmesine yönelik literatürde bir çalışmaya rastlanılmamış olması nedeniyle gerçekleştirilen çalışmanın literatüre katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.</p>}, number={4}, journal={İşletme Araştırmaları Dergisi}, author={Ercan, Uğur}, year={2021}, month={Ara.}, pages={3265–3277} }