Zor Örnek Farkındalıklı Kalp Hastalığı Tahmini: SHAP Tabanlı Etkileşim Mühendisliği ve Hibrit Topluluk Öğrenme Yaklaşımı
Year: 2026
Type: article
Abstract: Bu çalışma, kalp hastalığı teşhisinde karşılaşılan sınıflandırma problemlerine yönelik, güvenilirliği ve doğruluğu artırmayı hedefleyen aşamalı bir model geliştirme süreci (T0–T3) sunmaktadır. Bu süreç, varsayılan modellerden (T0) başlayarak, SHapley Additive exPlanations (SHAP) tabanlı özellik mühendisliği ve hiperparametre optimizasyonu (T1), olasılık kalibrasyonu (T2) ve zor örnekler için özel bir hibrit yaklaşımı (T3) içerir. Veriler %70 eğitim/%30 test şeklinde ayrılmış ve en iyi model çok ölçütlü seçim yöntemleri (tekil metrikler, bileşik puanlama) kullanılarak belirlenmiştir. Bulgular, kalibrasyonun olasılık güvenilirliğini artırarak triyaj eşiği belirlemede kolaylık sağladığını; hibrit mimarinin ise zor örneklerde duyarlılığı artırırken genel performansta rekabetçi kaldığını göstermektedir. Bu çalışma, sadece doğruluk metriklerine değil, aynı zamanda güvenilirlik ölçütlerine de odaklanarak klinik karar desteği için şeffaf ve hesap verebilir bir çerçeve sunmaktadır.
DOI: 10.55546/jmm.1797083
Authors: Emin Demir, Yusuf Ziya Ayık
Institution: Atatürk University
Language: English
Subfield: Health Information Management
Field: Health Professions
Domain: Health Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7164926790