TY  - JOUR
TI  - Makine Öğrenmesi Teknikleriyle Diyabet Hastalığının Sınıflandırılması
AB  - Diyabet, dünya çapında artan ve gerçekleşen ölümlerin önde gelennedenlerinden biridir. Sürekli artan vaka sayısı diyabetin önlenmesi, erken teşhisi,tedavisi ve takibi konularında bilimsel çalışmalara ihtiyaç duyulduğunugöstermektedir. Son dönemlerde medikal alanda yaşanan teknolojik gelişmelersayesinde elde edilen verinin analiz edilmesi, hastalıkların tanı ve tedavi sürecineolumlu katkılar yapmaktadır. Diyabet hastalığı kapsamında da araştırmacılar,hastalığın teşhis edilmesine yönelik, veriye dayalı sistematik yaklaşımlargeliştirmeye çalışmaktadırlar. Bu amaç doğrultusunda çalışmada, 1999-2008yılları arasında ABD’de bulunan 130 hastanedeki 70000 kayda ait sağlıkvakalarından elde edilmiş veri seti düzenlenerek, bireylerin diyabet durumunagöre sınıflandırılması hedeflenmiştir. Sınıflandırma için veri setine uygun makineöğrenmesi algoritmalarından yararlanılmış ve bu algoritmaların sonuçlarıperformans ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, en iyiperformans gösteren beş sınıflandırma algoritması (Karar ağaçları, k-en yakınkomşuluk, Lojistik regresyon, Naive Bayes ve Rastgele orman) değerlendirmeyealınmış olup en iyi doğru sınıflandırma performansı Rastgele orman algoritması ileelde edilmiştir.
AU  - Sarıdaş, E. Selin
AU  - YANGIN, METIN
AU  - ÖZLÜER BAŞER, BILGE
DO  - 10.19113/sdufenbed.842460
PY  - 2021
JO  - Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
VL  - 25
IS  - 1
SN  - 1300-7688
SP  - 112
EP  - 120
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/443626
ER  -