İki farklı veri seti kullanarak makine öğrenmesi ile kronik böbrek hastalığının tahmin edilmesi: Bir karşılaştırma çalışması

Böbrekler, atık ürünleri kandan süzer, idrar ve hormon üretir. Bu, kırmızı kan hücreleri, kan basıncı ve kalsiyum metabolizması için önemlidir. Böbreklerin zaman içinde fonksiyonlarını kaybetmesiyle Kronik Böbrek Hastalığı ortaya çıkar. Glomerüler Filtrasyon Hızı, bu hastalığın güçlü bir belirleyicisidir ve Makine Öğrenmesi teknikleri kullanılarak etkili bir şekilde tahmin edilebilir. Bu çalışmada, sekiz Makine Öğrenmesi modelinin ve bunların birleşimiyle elde edilen modelin performansları, farklı iki halka açık veri kümesi üzerinde ve bu iki veri kümesinin birleşiminden elde edilen veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır. Veri kümelerinden biri, Hindistan'dan, 2015 yılına ait, 400 kayıt ve 26 öznitelik içerirken, diğer veri kümesi, Bangladeş'ten, 2021 yılına ait, 200 kayıt ve 29 öznitelik içermektedir. Çapraz kontrolde, bir veri kümesinde eğitilen dokuz model, modeller tarafından görülmeyen diğer veri kümesinde test edildi. Bu iki veri kümesinin birleşimiyle yeni bir veri kümesi elde edildi ve dokuz model bu birleşik veri kümesi üzerinde eğitilip test edildi. Ayrıca, dokuz model, birleşik veri kümesinin azaltılmış bir özellik kümesi üzerinde eğitilip test edildi.