Akademik Veri Yönetim Sistemi
All Sciences Academy, İstanbul, 2025
Bu çalışmanın amacı İstanbul’daki trafik kaza verilerine dayalı olarak trafik kaza süresini tahmin etmek ve kaza süresini etkileyen temel faktörleri belirlemektir. Bu çalışmada İstanbul Büyükşehir Belediyesi ve Emniyet Genel Müdürlüğü kurumlarından elde edilen İstanbul’a ait kaza bilgisi veri setleri kullanılmıştır. Veriler, veri madenciliği kapsamında incelenmiştir. Ayıklanan veri setine istatistik testleri ve makine öğrenmesi algoritmaları uygulanarak trafik kaza süresi tahmini gerçekleştirilmiştir. Elde edilen makine öğrenmesi eğitim sonuçlarına göre en başarılı algoritma R-Kare: 0.85 ile Topluluk Ağacı olurken, test sonuçlarına göre en başarılı algoritma R-Kare: 0.91 ile Sinir Ağları olmuştur.
This study aims to predict the traffic accident duration based on traffic accident data in Istanbul and to identify the main factors affecting the accident duration. The accident data sets obtained from the Istanbul Metropolitan Municipality and the General Directorate of Security are used in this study. The data were analyzed within the scope of data mining. Statistical tests and machine learning algorithms were applied to the extracted dataset, and the prediction of traffic accident duration was performed. According to the machine learning training results, the best model is Ensemble Tree with R-Square: 0.85, and according to the test results, the best model is Neural Networks with R-Square: 0.91.