Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak istirahat metabolik hız tahmini için yeni bir yazılımın geliştirilmesi

Dinlenme metabolik hızı(DMH) kan dolaşımı, beyin fonksiyonları, nefes alma, sıcaklık düzenleme vb. gibi memeli canlılarda temel fonksiyonları yerine getirmek için gereken kalori miktarını ifade eder. Doğru DMH tahmini bireyin günlük kalori ihtiyacını, kalp hastalığı ve felç riskini, hipertansiyonu, diyabeti ve vücut iç yaşını tespit etmede kritik bir rol oynar. Beslenme uzmanları belirtilen süre zarflarında hastalarının DMH'lerini hesaplayabilir ve sağlık hedeflerine yardımcı olmak için onlara diyet listesi hazırlayabilirler. Bu tezde, bireyin DMH değerini farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak tahmin edebilecek yeni bir web tabanlı uygulama geliştirilmesi amaçlanmıştır. Uygulama DTREG tahmin modelleme yazılımı kütüphanesi, Visual Studio ve C # programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. Genel Regresyon Sinir Ağı (GRNN), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Destek Vektör Makineleri (SVM) olmak üzere üç farklı makine öğrenme yöntemi yazılıma entegre edildi. Farklı tahmin modelleri, Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ölçümlerine göre değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, bu yazılımın DMH tahmini için kullanılabileceği ve bazı durumlarda kabul edilebilir hata oranları ürettiği kanıtlanmıştır.