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


Türküz E.

Social Sciences Research Journal, cilt.9, sa.4, ss.181-194, 2020 (Hakemli Dergi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 9 Sayı: 4
  • Basım Tarihi: 2020
  • Dergi Adı: Social Sciences Research Journal
  • Sayfa Sayıları: ss.181-194
  • İstanbul Kültür Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Ekonometri ve makine örenmesi geniş kullanım alanlarına ve tekniklere sahiptir. Bu çalımada ekonometride baımlı deikenin nitel özellik gösterdii durumda kullanılan nitel tercih modelleri ile makine örenmesinde kullanılan sınıflandırma algoritmalarına yer verilmiş olup, bu dorultuda ekonometri ile makine örenmesi arasında nasıl bir köprü kurulabileceinin aratırılması amaçlanmıtır. Büyük verilerin ekonometride yarattıı sorunlar ve makine örenmesinin yapabilecei katkılar aratırılmış ve kestirim tabanlı sınıflandırma algoritmalarının çekimser kaldıı nedensellik aratırmalarındaki konumu incelenerek ekonometrinin salayabilecei katkılar ortaya konulmutur.

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.