Master'sOpen Access

Veri madenciliği ile diyabet hastalığı teşhisinde karma sınıflandırıcı algoritma önerilmesi ve karar destek sistemi geliştirilmesi

2021
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Nihal Erginel

Abstract (TR)

Diyabet, uzun dönemde insan vücudunda pek çok hasara sebep olmaktadır. Dünyada 463 milyon insanın diyabet hastalığına sahip olduğu tahmin edilmektedir. Diyabetli hastaların %50,1'i hastalığından habersiz bir şekilde yaşamına devam etmektedir. Diyabet hastalarını tamamen iyileştirebilen bir tedavinin olmadığı ve hastalığından habersiz çok sayıda insanın var olduğu düşünüldüğünde erken teşhisin büyük bir öneme sahip olduğu söylenebilir. Bu çalışmada hastalık teşhisi için veri madenciliği tekniklerinden birisi olan sınıflandırma algoritmalarından faydalanılmıştır. Veri setini en iyi temsil edebilecek değişkenlerin belirlenmesi amacıyla öznitelik seçimi yapılmıştır. Seçilen öznitelikler ile sınıflandırma algoritmalarının başarıları WEKA programında test edilmiştir. En iyi sonuç veren algoritmalardan Naive Bayes, yapay sinir ağları ve karar ağacı algoritmaları birlikte kullanılarak karma bir yöntem önerilmiştir. Sınıflandırma algoritmalarının çoğunluğun tahmin sonucu dikkate alınarak oluşturulan karma yöntemin sınıflandırma başarısının algoritmaların bireysel sınıflandırma başarılarından daha yüksek olduğu görülmüştür. Visual Studio programında C# programlama dili ile veri girişi yapılmasını kolaylaştıracak görsel bir arayüz tasarlanmıştır. Oluşturulan arayüz ile kullanıcı hekimlerin öğrenmek istedikleri sonuçları karmaşıklıklar olmadan görebilmeleri sağlanmıştır.

Author

Dr. Ezgi Aktaş Potur

How to Cite

Ezgi Aktaş Potur (Yüksek Lisans Tezi). Veri madenciliği ile diyabet hastalığı teşhisinde karma sınıflandırıcı algoritma önerilmesi ve karar destek sistemi geliştirilmesi, 2021, Eskişehir Teknik Üniversitesi.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Eskişehir Teknik Üniversitesi