Tıbbi laboratuvar tetkik sonuçlarının otoverifikasyonu için makina öğrenme modelleri
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Biyokimya uzmanlarının gün içinde kan pıhtılaşması test sonuçlarının onaylanmasında, harcadıkları zamanı azaltmak amacı ile yardım edebilecek öğrenim sistemi geliştirilmiştir. Uyguladığımız çalışmada verilerin sınıflandırılması için LibSVM ve ANN öğrenme modelleri kullanılmıştır. Veriler önceki çalışmadan elde edilmiştir, bir önceki çalışmada ANN burada o yaklaşım SVM üzerinde test edilmiştir. Verilerin null değerlerinden temizlenmesi için Replace Missing Values filtrelemesi kullanılmıştır, atribütlerin bağıntısı ise Correlation Attribute Evaluator ile gerçekleşmiştir.
Yazar
Velid Ali
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Velid Ali (Yüksek Lisans Tezi). Tıbbi laboratuvar tetkik sonuçlarının otoverifikasyonu için makina öğrenme modelleri, 2015, Dokuz Eylül University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Dokuz Eylül University tezlerinden daha fazlası
- Urla bölgesi kırsal mimari mirasının karakteristikleri ve koruma sorunları(2019)
- AFAD gönüllülük sisteminin etkin müdahale açısından analiz(2020)
- Muâviye b. Ebî Süfyân'a yöneltilen eleştiriler(2019)
- Polifenol-Fe(III) komplekslerinin ve tannik asit reçinenin sentezi, karakterizasyonu ve uygulamaları(2013)
- Türk resim sanatının son on yılına yönelik değerlendirmeler(1994)
- Türkiye'de kırsal hayat (1960-1970)(2022)