Affiliation:
1. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ, FEN FAKÜLTESİ, İSTATİSTİK BÖLÜMÜ
2. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Makine öğrenimi, veriler içerisindeki yararlı bilgileri çıkarmak ve veriler arasındaki ilişkilere dayalı algoritmalar tasarlamak için kullanılan istatistiksel bir modelleme konusudur. Makine öğrenimi kullanmanın en büyük avantajı, algoritmanın verilerle ne yapacağını öğrendiğinde gerekli işlemleri otomatik olarak yapmasıdır. Veri madenciliği konuları arasında sıklıkla kullanılan yöntem, sınıflandırmadır. Sınıflandırma yöntemi, pek çok algoritmaya kıyasla pratik ve hızlı çözümler sunan alternatif bir yöntemdir. Sınıflandırma yönteminde veriler içerisindeki bilgiler, bağıntılar, desenler ve benzerliklerden yola çıkılarak çeşitli algoritmalar yardımıyla model oluşturulur. Bu model üzerinden yeni gözlemler için sınıf tahmini yapılır. Bu çalışmada, farklı karar ağacı algoritmaları ile hastalık teşhisi için (hasta-hasta değil) sınıflandırma analizi yapılmıştır. Çalışmada asıl amaç; gözlemin hasta-hasta değil şeklinde sınıflandırılmasından ziyade, bu ayrım yapılırken kullanılan değişkenlerin neler olduğunun belirlemesi ve literatür ile kıyaslanmasıdır. Eğitim ve test aşamasında veriler, çapraz doğrulama ile karşılaştırılmıştır. En başarılı yöntem tespit edilirken doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F-ölçütü, MCC, ROC Area, PRC Area ve Kappa değerleri göz önüne alınmıştır.
Publisher
Bati Karadeniz Akademisyenler Dernegi (BAKAD)
Reference49 articles.
1. [1] Adnan, N. ve Islam, Z. (2016), Optimizing the number of trees in a decision forest to discover a subforest with high ensemble accuracy using a genetic algorithm, Knowledge-Based Systems, 110, 86-97.
2. [2] Aldrich, N., Gerstenblith, M., Fu, P., Tuttle, M. S., Varma, P., Gotow, E., Cooper, K. D., Mann, M. ve Popkin, D. L. (2015), Genetic vs environmental factors that correlate with rozasea: a cohort-based survey of twins, Jama Dermatol, 151, 1213-1219.
3. [3] Alpaydın, E. (2000), Zeki veri madenciliği: ham veriden altın bilgiye ulaşma yöntemleri, Bilişim 2000 Veri Madenciliği Eğitim Semineri.
4. [4] Al-Saggaf, Y., ve Nielsen, S. (2014), Self-disclosure on Facebook among female users and its relationship to feelings of loneliness, Computers in Human Behavior, 36, 460-468.
5. [5] Anadolu Sağlık (2021), Rozase Hastalığı: Nedir, Nedenleri, Belirtileri ve Tedavisi, Anadolu Sağlık Merkezi, Deri Hastalıkları Bölümü.