Bilgisayar Bilimleri

Bilgisayar Bilimleri

Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Felç Riskinin Belirlenmesinde Performansı: Karşılaştırmalı bir çalışma

Yazarlar: Özer OĞUZ, Suat BAYIR, Hasan BADEM

Cilt IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium , Sayı Special , 2021 , Sayfalar 274 - 287

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

DOI:10.53070/bbd.990530

Anahtar Kelimeler:Felç,Makine öğrenmesi,Hastalık teşhisi,Sınıflandırma,Rastgele orman sınıflandırıcısı

Özet: Felç (inme), beyin ya da kalbin belli bir bölgesinde kan akışının azalması ya da kesilmesi sonucunda gerçekleşen ani krizlerdir. Dünya genelinde ölüme en çok neden olan rahatsızlıklardan biri olan felcin kalıcı sakatlanmalara da neden olduğu bilinmektedir. Bu nedenle felç riskinin önceden belirlenmesi ölüm ya da kalıcı sakatlık riskinin azaltılması için oldukça önemlidir. Bu çalışmada felcin erken teşhisi ve risk sınıflandırması için 13 farklı makine öğrenme yöntemi kullanılmış ve deneysel sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar çeşitli başarı karşılaştırma ölçütlerine göre değerlendirilerek en başarılı makine öğrenme modeli belirlenmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlarda Rastgele Orman Sınıflandırıcısı 99.425% doğruluk değeri ile en başarılı yöntem olduğu görülmüştür.

ATIFLAR
Atıf Yapan Eserler
Henüz Atıf Yapılmamıştır
KAYNAK GÖSTER
BibTex
KOPYALA
@article{2021, title={Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Felç Riskinin Belirlenmesinde Performansı: Karşılaştırmalı bir çalışma}, volume={IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium}, number={274–287}, publisher={Bilgisayar Bilimleri}, author={Özer OĞUZ,Suat BAYIR,Hasan BADEM}, year={2021} }
APA
KOPYALA
Özer OĞUZ,Suat BAYIR,Hasan BADEM. (2021). Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Felç Riskinin Belirlenmesinde Performansı: Karşılaştırmalı bir çalışma. Bilgisayar Bilimleri.
MLA
KOPYALA
Özer OĞUZ,Suat BAYIR,Hasan BADEM. Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Felç Riskinin Belirlenmesinde Performansı: Karşılaştırmalı Bir Çalışma. no. 274–287, Bilgisayar Bilimleri, 2021.
Atıf Görüntüle
PDF Görüntüle
Kaynak Görüntüle
Paylaş
Dergi Bilgileri