Post by Huseyin Serdar Gecer

Sakarya Üniversitesi’nden Öğr. Gör. Dr. Fatih Pekşen ve Doç. Dr. Beytullah Eren hocam ile birlikte yürüttüğümüz yeni çalışmamız Acta Infologica dergisinde yayımlandı: “Evaluation of Supervised Machine Learning Methods for Forest Fire Severity Classification” Bu çalışmada, Türkiye’de 2010-2024 döneminde 28 Orman Bölge Müdürlüğü kapsamında kaydedilen 15.120 orman yangını verisi kullanılarak orman yangını şiddetinin makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılması ele alınmıştır. Linear Discriminant Analysis, Kernel Naive Bayes ve Fine Gaussian SVM modellerinin karşılaştırıldığı çalışmada en yüksek sınıflandırma başarısı %82 doğruluk oranı ile Kernel Naive Bayes modeli tarafından elde edilmiştir. Dergi: Acta Infologica, 10(1), 438-463 İndeksler: Web of Science - ESCI, DOAJ, TR Dizin, ERIH PLUS, EBSCO Applied Sciences Source Ultimate, BASE, OpenAIRE ve diğer uluslararası indeksler. Makale: https://lnkd.in/dZK3PDf9 #MachineLearning #ForestFires #ArtificialIntelligence #DisasterManagement #DataScience #ActaInfologica #TRDizin #ESCI ----------------------------------------------------------------------------- (EN) Our new article, conducted in collaboration with Lect. Dr. Muhammed Fatih Pekşen and Assoc. Prof. Dr. Beytullah Eren from Sakarya University, has been published in Acta Infologica: “Evaluation of Supervised Machine Learning Methods for Forest Fire Severity Classification” In this study, we evaluated supervised machine learning methods for classifying forest fire severity using 15,120 forest fire records from Türkiye, covering the 2010-2024 period across 28 Regional Forest Directorates. We compared Linear Discriminant Analysis, Kernel Naive Bayes, and Fine Gaussian SVM models. The Kernel Naive Bayes model achieved the highest performance with 82% accuracy. Journal: Acta Infologica, 10(1), 438-463 Indexed in: Web of Science - ESCI, DOAJ, TR Dizin, ERIH PLUS, EBSCO Applied Sciences Source Ultimate, BASE, OpenAIRE and other international indexes. Article: https://lnkd.in/dZK3PDf9 #MachineLearning #ForestFire #ArtificialIntelligence #EnvironmentalDataScience #DisasterRiskManagement #ESCI #TRDizin #DOAJ