¹Eskisehir Osmangazi University, Faculty of Agriculture, Department of Animal Science, Biometry and Genetics Unit, TR-26160 Eskişehir - TÜRKİYE DOI : 10.9775/kvfd.2022.27163 Hayvanları bilimsel olarak tanımlamak ve ırkları birbirinden ayırt etmek için bazı morfolojik ve fizyolojik verilere ihtiyaç vardır. Alanında uzman olmayanlar dışında keçi ırklarını birbirinden ayırt etmek güçtür. Bu çalışma, veri madenciliği algoritmaları kullanılarak bazı vücut özellikleri üzerinden Honamlı ve Kıl keçileri için yeni bir fenotipik karakterizasyon geliştirmeyi amaçlamıştır. Çalışmada, Kıl keçisi (65 hayvan) ve Honamlı keçisinin (83 hayvan) bazı vücut özellikleri bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Veri madenciliği algoritmalarının bağımlı değişkeni ise Honamlı ve Kıl ırkları ikili yanıt değişkeni olarak tanımlanmıştır. CHAID, Exhaustive CHAID, CART, QUEST ve MARS algoritmalarının ırk ayrımındaki başarısı sırasıyla %87.80, %85.80, %87.80, %77.00 ve %88.51 iken, ROC eğrisi altında kalan alan ise sırasıyla 0.880, 0.853, 0.868, 0.784 ve 0.942 ve Cohen"s Kappa katsayıları (κ) 0.755, 0.711, 0.749, 0.549 ve 0.739 olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak, morfolojik ayrımları tam olarak yapılamayan Honamlı ve Kıl keçilerinin MARS ve CHAID algoritmalarında fenotip karakterizasyonu diğer yöntemlere göre yüksek başarı ile gerçekleşmiştir. Bu çalışma, Honamlı ve Kıl keçilerinin morfolojik verilere dayalı uygun istatistiksel algoritmalarla ayırt edilebileceğini ve damızlık hayvanların kökenini tespit etmek için keçi ıslahı çalışmaları ile entegre edilebileceğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler : CART, CHAID, Sınıfl ama, Exhaustive CHAID, MARS, QUEST