Examination of decision trees applications in the veterinary medicine

Abstract

Bilimsel araştırmalar sonucunda elde edilen verilerin analiz edilmesinde istatistiksel yöntemler önemli birer araçtır. Bununla birlikte; elde edilen verinin çok büyük olması gibi durumlarda klasik istatistiksel yöntemler yetersiz kalabilmektedir. Teknolojinin hızla gelişmesi ve bilgilerin depolanabilme kapasitelerinin artması, bilginin önemini daha da arttırmıştır. Bilginin önemli hale gelmesi, toplanan verinin büyük olması ve klasik istatistiksel yöntemlerin bu veriyi analiz etmede yetersiz kalması ise veri madenciliği gibi yöntemlerin doğmasına neden olmuştur. Veri madenciliği, dijital platformlarda depolanan devasa büyüklükteki veriler arasındaki örüntülerin değerlendirilmesi, çıkarımlar yapılması ve bunun sonucunda da anlamlı bilgiler elde edilmesi için uygulanan analizler olarak tanımlanmaktadır. Veteriner hekimliği; hayvan yetiştiriciliği, gıda güvenliği, gıda kalitesinin belirlenmesi, hayvan hastalıklarının yayılımı, hastalıkların teşhis ve tedavisi gibi birçok konuda veri üretilmesi nedeniyle veri madenciliğinin uygulanabileceği bir alandır. Bu derlemede veteriner hekimliği alanında son yıllarda yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanan ve önemli bir sınıflandırma modeli olan karar ağaçları modelleme yönteminin içeriği ve kullanım alanlarının tanıtılması amaçlanmıştır