Yazar "Abdulhussein, Ayat Bahaa" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    KALP HASTALIĞI TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENİMİ ALGORİTMALARININ PERFORMANS KARŞILAŞTIRMASI
    (İstanbul Ticaret Üniversitesi, 2024) Abdulhussein, Ayat Bahaa; Bilgin, Turgay Tugay
    Makine öğrenimi, araştırma dünyasını değiştiren, yapay zekanın en bilinen uygulamalarından biridir. Bu araştırmanın hedefi, etkili makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanarak Kalp Hastalığı Tahmini için tahminler üretmek ve kişinin kalp hastalığına sahip olup olmadığını tahmin etmektir. Temel amaç, çeşitli makine öğrenimi algoritmalarının kalp hastalığının varlığını veya yokluğunu tahmin etmedeki öngörü doğruluğunu değerlendirmektir. KNIME veri analizi programı genel doğruluk, bu stratejilerin etkinliğini değerlendirmek için temel gösterge olarak seçilmiştir. Göğüs ağrısı, kolesterol seviyeleri, bir kişinin yaşı ve diğer faktörler gibi detaylar kullanılarak ve K En Yakın Komşu (KNN), Naif Bayes ve Lojistik Regresyon gibi farklı makine öğrenimi teknolojileri kullanılarak, 319796 hasta kaydı ve 18 niteliğe sahip bir veri seti kullanılmıştır. Makine öğrenimi teknikleri olarak Naive Bayes, K En Yakın Komşu (KNN) ve Lojistik Regresyon kullanılmış ve tahmin doğrulukları karşılaştırılmıştır. Uygulama sonuçları, lojistik regresyon yaklaşımının kalp hastalığı için tahmin doğruluğu açısından K En Yakın Komşu yönteminden ve Naive Bayes yönteminden daha iyi olduğunu göstermektedir. K-NN'nin tahmin doğruluğu %90.77, Naive Bayes'in %86.633 ve lojistik regresyonun %91.60'dır. Sonuç olarak, makine öğrenimi algoritmalarının kalp hastalığını büyük oranda doğru bir şekilde tanımlayabileceği görülmüştür. Sonuçlar, bu yöntemlerin bir hastada kalp krizi olasılığını belirlemede doktorlara ve kalp cerrahlarına yardımcı olabileceğini göstermektedir.