TY  - JOUR
TI  - Optimum parametreler yardımıyla performansı artırılmış KNN algoritması tabanlı kalp hastalığı tahmini
AB  - Kalp hastalıkları ölüm oranı yüksek hastalıklar grubundadır. Hastalığın teşhisinde bugüne kadar klinik yöntemler ve makine öğrenmesi yöntemleri sıklıkla kullanılmıştır. Bu çalışmada teşhis için KNN algoritması kullanılmıştır. Algoritmanın performansını artırmak için parametre ayarlama yapılmış ve bu kapsamda; Manhattan, Euclidean ve Chebyshev uzaklık ölçümleri, Uniform ve Distance ağırlıklandırma yöntemleri ve 1...15 arasındaki komşu sayıları UCI Statlog ve Cleveland veri kümeleri üzerinde denenmiştir. Statlog veri kümesi için en yüksek sınıflandırma doğruluğu %67,90 olup bu değer komşu sayısı 5, uzaklık yöntemi Euclidian ve ağırlıklandırma Distance ile elde edilmiştir. Aynı veri seti üzerinde genetik algoritmalar da çalıştırılmış ve komşu sayısı 5, uzaklık yöntemi Euclidean ve ağırlıklandırma Distance için %88,88 doğruluk elde edilmiştir. Cleveland veri kümesi için elde edilen maksimum sınıflandırma doğruluğu optimizasyon öncesi %71,42 iken optimizasyon sonrası %90,11 olarak ölçülmüştür. Cleveland veri kümesi için en yüksek sınıflandırma doğruluğu veren parametreler ise; komşu sayısı 3, uzaklık yöntemi Manhattan ve ağırlıklandırma Uniform olmuştur.
AU  - Takcı, Hidayet
DO  - 10.17341/gazimmfd.977127
PY  - 2023
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 38
IS  - 1
SN  - 1300-1884
SP  - 451
EP  - 460
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1159645
ER  -