Diyabet, dünya çapında yaygın ve endemik bir sağlık sorunu haline gelmiştir. Bu hastalık, kronik ve ayrıca yaşamı tehdit eden bir hastalıktır. Kalp, böbrekler, gözler, sinirler ve kan damarları gibi birçok organda sağlık sorununa yol açabilir. Diyabet kaynaklı ölüm oranını azaltmak için erken önleme tekniklerine ihtiyaç duyulmaktadır. Günümüzde makine öğrenmesi teknikleri kanser, diyabet, kalp hastalıkları, tiroid vb. gibi hayatı tehdit eden farklı hastalıkları tahmin etmek veya tespit etmek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada Pima Indian veri setini kullanarak bir şeker hastalığı tahmin modeli sunulmuştur. Çalışmada şeker hastalığını tahmin etmek için Karar Ağacı (KA), Rastgele Orman (RO) ve Gradyan Artırma (GA) algoritmaları olmak üzere üç farklı makine öğrenmesi tekniği uygulanmış ve performans analizi yapılmıştır. Karmaşıklık matrisi, doğruluk, F1 skoru, kesinlik, geri çağırma, Cohen'in kappa'sı değerlendirilmiş ve ayrıca ROC eğrisi çizdirilmiştir. Üç teknikten, GA ile en iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|