Year: 2023
Type: article
Abstract: Sağlık sektöründe hastalıkların teşhisi için yapay zekânın alt dallarından olan makine öğrenmesi oldukça yaygın kullanılmaktadır. Çalışmada anne sağlığı riski üzerine bir veri seti kullanılarak hamilelikte risk üzerine sınıflandırma çalışması yapılması amaçlanmıştır. Çalışmada, makine öğrenmesi algoritmalarından lineer regresyon, destek vektör makineleri, karar ağacı algoritması, rastgele orman algoritması, çok katmanlı algılayıcı, naive bayes sınıflandırıcısı, k-en yakın komşu algoritması ve XGBoost sınıflandırıcısı kullanılmıştır. Aynı zamanda her bir algoritma için temel bileşenler analizi (PCA) ve lineer diskriminant analizi (LDA) uygulanmış olup oluşturulan modellerin doğruluk oranlarına bakılarak tahminde bulunulmuştur. Yapılan tahmin sonucunda en yüksek doğruluk oranı %84 ile rastgele orman algoritmasından, PCA dönüşümü kullanılarak yapılan tahmin sonucuna göre en yüksek doğruluk oranı %82 ile rastgele orman algoritması ve K-en yakın komşu algoritmasından ve LDA dönüşümü kullanılarak yapılan tahmin sonucuna göre ise en yüksek doğruluk oranı %85 ile karar ağacı algoritması ve K-en yakın komşu algoritmasından elde edilmiştir. Sınıflandırma işleminde LDA dönüşümünün daha yüksek sonuç elde ettiği görülmektedir.
Source: DÜMF Mühendislik Dergisi
Authors: Fatih ŞAHİN, Gökalp TULUM, Şeyma KARACA
Institutions: Istanbul Topkapi University, Üsküdar University
Language: Turkish
Subfield: Health Information Management
Field: Health Professions
Domain: Health Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4390417197