Makine öğrenme yöntemlerini kullanarak dört stabilizasyon egzersizlerini içeren maksimum dayanıklılık süresinin tahminlenmesi

Kas dayanıklılık süresi, bisiklete binme, kürek çekme, kros kayağı, yüzme ve koşma gibi çeşitli spor dallarındaki sporcuların performansını etkileyen önemli bir bileşen olarak görülmektedir. Doğrudan ölçümün bazı dezavantajları nedeniyle, araştırmacılar maksimum kas dayanıklılık süresini belirlemek için alternatif yollara ihtiyaç duyarlar. Bu tezin amacı, demografik değişkenler (yaş, cinsiyet, boy, kilo ve vücut kitle indeksi), submaksimal veriler (algılanan güç değerlendirmesi) ve makine öğrenme yöntemlerinden Destek Vektör Makine (SVM), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Genelleştirilmiş Sınıflandırma Sinir Ağı (GRNN), Radyal Temel Fonksiyon (RBF) ve Tek Karar Ağacı (SDT) yöntemlerini kullanarak maksimum dayanıklılık süresini tahmin etmek için yeni modeller oluşturmaktır. Tahmin modellerinin performansının değerlendirilmesinde kök ortalama kare hatası (RMSE) ve çoklu korelasyon katsayısı (R) kullanılmıştır. Sonuçlar SVM'nin kabul edilebilir bir doğrulukla maksimum dayanıklılık süresi tahmini için uygulanabilir bir yöntem olduğunu göstermektedir.