Makine Öğrenmesi Algoritmalarını Kullanarak 1990-2023 Yılları Arası Veriler ile Türkiye'de Et Tüketim Talebinin Tahmini Üzerine Kapsamlı Bir Çalışma

Hasan İbrahim KOZAN

doi:https://doi.org/10.54497/neugastro.2024.7

Hasan İbrahim KOZAN, Hasan Ali AKYÜREK

Yıl : 2024
Cilt : 3
Sayı : 2
Sayfa : 93-111

DOI : https://doi.org/10.54497/neugastro.2024.7

Çok eski zamanlardan beri et, insan diyetinin temel bir parçası olmuştur ve birçok medeniyette temel kaynaklar arasında halen yer almaktadır. Farklı ülkeler ve kültürler arasında tüketilen et miktarı ve kaynağı farklılık gösterse de et çoğu batı diyetinde birincil bileşen olarak kalmakta ve genellikle sebze garnitürleri ile birlikte sunulmaktadır. Ayrıca et, Türkiye'de gastronomik geleneklerin, kutlamaların veya etkinliklerin bir parçası olarak önemli bir faktör olarak değerlendirilmektedir. Etin biyolojik değerlerinin yanında duyusal bileşenleri de oldukça fazla miktarda bulundurması tüketicilerin tercih sebepleri arasında yer almaktadır Et, tüm gerekli amino asitleri ve birçok vitamin (B vitaminleri, özellikle B12) ve mineral (çinko, demir gibi) sağlayan beslenme açısından mükemmel bir gıdadır. Vücutta kas sentezi ve bakımı için destek sağlar, bu da hem fiziksel işlev hem de metabolik sağlık için önemlidir. Et ayrıca taurin, kreatin, hidroksiprolin, karnosin ve anserin gibi önemli biyolojik aktif bileşenleri de içermektedir. Et tüketimini etkileyen faktörlerin karmaşık etkileşimi göz önüne alındığında, bu çalışma, Türkiye'de et tüketimini makine öğrenimi algoritmaları kullanarak tahmin etmeyi amaçlamaktadır. 1990-2023 yılları arasındaki Gayrisafi Yurt İçi Hasıla (GSYİH), et üretimi, et fiyatları, yem fiyatları, tarımsal GSYİH, nüfus, ithalat ve ihracat verileri, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine, AdaBoost, Neural Network ve Linear Regression modelleri kullanılarak analiz edilmiştir. Sonuçlar, Gradient Boosting ve AdaBoost algoritmalarının en doğru tahminleri sağladığını ve tarımsal GSYİH, et üretimi ve nüfus verilerinin, et tüketimini tahmin etmede önemli olduğunu göstermektedir.

Atıf yapmak için : Bu makaleye atıfta bulunmak için: Akyürek, H. A., & Kozan, H. İ. (2024). Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak 1990-2023 yılları arası veriler ile Türkiye’de et tüketim talebinin tahmini üzerine kapsamlı bir çalışma. NEUGastro, 3(2), 93-111. https://doi.org/10.54497/neugastro.2024.7

Açıklama : Yazarların hiçbiri, bu makalede bahsedilen herhangi bir ürün, aygıt veya ilaç ile ilgili maddi çıkar ilişkisine sahip değildir. Araştırma, herhangi bir dış organizasyon tarafından desteklenmedi.Yazarlar çalışmanın birincil verilerine tam erişim izni vermek ve derginin talep ettiği takdirde verileri incelemesine izin vermeyi kabul etmektedirler. None of the authors, any product mentioned in this article, does not have a material interest in the device or drug. Research, not supported by any external organization. grant full access to the primary data and, if requested by the magazine they agree to allow the examination of data.

Makine Öğrenmesi Algoritmalarını Kullanarak 1990-2023 Yılları Arası Veriler ile Türkiye'de Et Tüketim Talebinin Tahmini Üzerine Kapsamlı Bir Çalışma, Araştırma Makalesi,
2024, Vol. 3 (2)

Geliş Tarihi : 30.07.2024, Kabul Tarihi : 11.09.2024 , Yayın Tarihi : 27.12.2024