Arap Atlarında Koşu Performansını Etkileyen Bazı Faktörlerin Karar Ağacı Yöntemlerinden CHAID, Exhaustive CHAID ve CRT ile İncelenmesi

This study was conducted to compare the performance of racehorses from different provinces in Türkiye using the regression tree method. The material of this study consisted of information from 11,366 races organized and published by the Jockey Club of Türkiye between 2020 and 2024. Considering factors such as coat color, gender, provinces where the racehorses were raced, and the characteristics of the ground where the race was held, the race performances and speeds of the racehorses were compared with decision tree methods, Chi-Squared Automatic Interaction Detector (CHAID), Exhaustive CHAID, and Classification and Regression Trees (CRT). Decision tree methods were evaluated with IBM SPSS Statistics 20.0 Package Program. The success comparison of these methods was made with the help of the “R” program. As a result of the evaluation, it was determined that the average racing speed of the horses were 13.862 m s⁻¹ and racing time were 116.57 s. The track type where the horses competed was the most effective on the speed. In the comparison of the methods, the highest R2 value was obtained in CRT. The fact that regression tree methods gave similar results in the evaluation of horse racing data showed that these methods can be used successfully in similar studies.

Bu çalışma, Türkiye'deki Arap yarış atlarının koşu performansını (hız) etkileyen başlıca faktörleri (pist tipi, yaş, mesafe, şehir vb.) belirlemek ve bu amaçla kullanılan CHAID, Exhaustive CHAID ve CRT karar ağacı algoritmalarının performanslarını karşılaştırmak amacıyla yapılmıştır. Bu çalışmanın materyalini Türkiye Jokey Kulübü tarafından düzenlenen ve bilgileri yayınlanan koşu atlarının 2020-2024 yılları arasındaki 11.366 yarışa ait bilgileri oluşturmuştur. Yarış atlarının don rengi, cinsiyet, yarıştırıldıkları iller ve koşunun yapıldığı zemin özellikleri gibi faktörler dikkate alınarak, koşu performansları ve hızlarının karar ağacı yöntemlerinden Otomatik Ki-Kare Etkileşim Belirleme Analizi (CHAID), Exhaustive CHAID ve Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CRT) ile karşılaştırılmıştır. Karar ağacı yöntemleri IBMM SPSS İstatistik 20.0 Paket Programı ile değerlendirilmiştir. Bu yöntemlerin başarı karşılaştırılması ise “R” programı yardımıyla yapılmıştır. Değerlendirmeler sonucunda atların ortalama koşu hızı 13.862 m sn-1, koşu süresinin ise 116.57 sn olarak belirlenmiştir. Koşu hızı üzerinde en belirleyici faktörün pist tipi olduğu tespit edilmiş olup, çim pistlerde en yüksek hız değerlerine (Ort. 14.519 m sn-1) ulaşıldığı görülmüştür. Yöntem karşılaştırmasında ise en yüksek R² değeri (0.496) CRT algoritmasından elde edilmiştir. Koşu hızını en çok etkileyen atların yarıştığı pist tipi olmuştur. Yöntemlerin karşılaştırılmasında en yüksek R2 değeri CRT’de elde edilmiştir. Regresyon ağacı yöntemlerinin at yarışlarıyla ilgili verilerin değerlendirilmesinde bir birlerine yakın sonuçlar vermesi, bu metotların benzer çalışmalarda başarıyla kullanılabileceğini göstermiştir.