Electre Tree ile Makine Öğrenmesi Destekli Çok Kriterli Sınıflandırma

Karar verme problemleri çoğunlukla birden fazla ve sıklıkla birbirileriyle çelişen kriterlerin değerlendirilmesini içermektedir. Seçim; sıralama ve sıralı sınıflandırma gibi farklı amaçlara odaklanan söz konusu problemler, literatürde yer alan çok sayıdaki Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemi sayesinde sistematik yapılar dahilinde çözüme kavuşturulmaktadır. Bu çalışmanın konusu açısından önemli olan sıralı sınıflandırma problemlerinde alternatifler, sıralı kategorilere atanmaktadırlar. Sıralı sınıflandırma problemlerini ÇKKV ailesinden ELECTRE yönteminin üstünlük ilişkisine dayalı yaklaşımı ile makine öğrenmesinin veri temelli araçlarını bir araya getirerek ele alan ve literatüre 2021 yılında Gabriela Montenegro Montenegro de Barros ve arkadaşları tarafından tanıtılan ELECTRE tree yöntemi bu kitabın konusunu teşkil etmektedir.

Kitabın amacı ise ELECTRE tree yöntemini yalnızca Python programlama dili temelli bir kod uygulaması olarak sunmak değil, yöntemin kuramsal dayanaklarını, örneğin ELECTRE ailesinden bir sıralı sınıflandırma yöntemi olan ELECTRE TRI-B ile nasıl ilişkilendiğini, makine öğrenmesi ile bağlantısının ne olduğunu nicel karar yöntemleri ve makine öğrenmesi kavramlarına aşina okurlara anlaşılır şekilde açıklamaya çalışmaktır.