Bu çalışma, veri madenciliği yöntemlerinin tekstil sektöründe iş kazalarının önlenmesinde yardımcı olabileceğini önermektedir. Çalışma kapsamında, 2019-2021 yılları arasında tekstil sektöründe meydana gelen 89.963 iş kazası verisi incelenmiş ve veri ön işleme çalışması ile örneklem sayısı 11.710’ a düşürülmüştür. Kaza sonucu oluşan yaralanma türlerinin tahmin edilmesinde model seçme haritası referans alınarak SVM, Ekstra Ağaçlar, Rastgele Orman, Gradient Boosting ve XGBoost algoritmaları seçilmiştir. Modeller makro F-skor performans metriği kullanılarak karşılaştırılmıştır. Veri dengeleme ve parametre optimizasyonu yöntemleri ile modellerin tahmin performansı artış göstermiştir. XGBoost algoritması %70 tahmin başarısı ile diğer algoritmalara göre daha iyi performans göstermiştir. SVM algoritması (%69) ve Ekstra Ağaçlar (%68) algoritması, yüksek makro F-skor değerlerine ulaşarak veri setini doğru yorumlayan modeller arasında yer almıştır. Tahmin sonucuna en çok etki eden özelliklerin sırasıyla kaza sebebi, kaza anında kullanılan araç/metaryel, alt sektör bilgisi ve firma büyüklüğü olduğu görülmüştür.

Makaleyi Oku