Meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak vitamin eksikliği tahminlemesi

Kan, insanoğlunun varoluşundan beri büyük bir öneme sahip olmuştur. Antik çağlarda bile insanlar, hastalıkların ve sağlık durumlarının belirlenmesi için kanın önemli bir unsur olduğunu biliyorlardı. Tıp alanındaki gelişmeler ve teknolojik ilerlemeler sayesinde, kan testleri insanların sağlık durumlarını anlamak için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu nedenle kan analizi, tıbbi teşhis ve tedavi süreçlerinin temel bir parçası haline gelmiştir. Bu çalışmada, B12 vitamini tahminlemesi üzerine bir proje gerçekleştirilmiştir. Veri seti, 2-92 yaş aralığında 509 kadın, 398 erkek olmak üzere toplam 907 kişinin kan değerlerini içermektedir. SVR, LASSO ve Ridge regresyonlarında, regresyon modellerinin performansını artırmak ve aşırı uyma (overfitting) problemini azaltmak amacıyla kullanılan modellere ait parametreler optimize edildi. SVR için best 'C' ve gamma değerleri sırasıyla 0.072 ve 0,107 olarak bulundu ve MAE, MSE, RMSE ve 𝑅2 değerleri için optimizasyon sonrasında sonuçlar 0.145, 0.024, 0.152 ve 0.890 olarak iyileşti. Lasso regresyon için best 'alpha' değeri 0.011 olarak bulundu. MAE, MSE, RMSE ve 𝑅2 değerleri için optimizasyon sonrasında sonuçlar 0.030, 0.003, 0.062 ve 0.983 olarak iyileşti. Ridge regresyon için best 'alpha' değeri 0.013 olarak bulundu. MAE, MSE, RMSE ve 𝑅2 değerleri için optimizasyon sonrasında sonuçlar 0.063, 0.079, 0.289 ve 0.623 olarak iyileşti.Bu çalışma, tıp alanında kan analizlerinin önemini ve regresyon analizinin tahminleme gücünü vurgulamaktadır.