Yayın:
Diyabet Hastalığının Erken Aşamada Tahmin Edilmesi İçin Makine Öğrenme Algoritmalarının Performanslarının Karşılaştırılması

Basit Görünüm
dc.contributor.authorAKYOL, Kemal
dc.contributor.authorKARACI, Abdulkadir
dc.date.accessioned2026-01-04T16:09:17Z
dc.date.issued2021-12-31
dc.description.abstractŞeker hastalığı, kan şekerinde anormalliklere neden olan zararlı hastalıklardan biridir. Bu hastalığın erken teşhisi insan vücudunda oluşabilecek organ bozulmalarını engeller. Yapay zekâ tabanlı çalışmalar medikal alanda etkin bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Makine öğrenmesine dayalı bilgisayar destekli uzman sistemler bu hastalığın erken teşhisi için oldukça faydalıdır. Bu çalışmadaki şeker hastalığı problemi, klasik bir denetimli ikili sınıflandırma problemidir. Bu verisetinde 16 öznitelik bulunmakta olup, 200'ü negatif örnek ve 320'si pozitif örnek olmak üzere toplam 520 örnek içermektedir. Önişlemden geçirilen veriseti üzerinde Rastgele Orman, Gradyan Arttırma, K-En Yakın Komşu, Derin Sinir Ağları ve son olarak da Oylama topluluk sınıflandırıcısı kullanılarak inşa edilen modellerin performansları dışarıda tutma ve 5-kat çapraz doğrulama senaryoları çerçevesinde analiz edilmiştir. Her iki senaryoda da, Oylama topluluğu sınıflandırıcısı, deneylerde en iyi performansı sundu. Buna göre, Oylama topluluğu sınıflandırıcısı, tutma tekniğiyle yapılan deneylerde %100'lük bir sınıflandırma doğruluğu ve 5 kat çapraz doğrulamalı deneylerde ortalama %97,31'lik bir sınıflandırma doğruluğu sundu. Sonuç olarak, Oylama topluluğu sınıflandırıcısı kullanılarak diyabeti gerçek zamanlı olarak erken teşhis eden bir uzman sistem tasarlanabilir.
dc.description.urihttps://doi.org/10.29130/dubited.1014508
dc.description.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2045423
dc.description.urihttps://doaj.org/article/14eedcc9b46c4738a6241af9529dac91
dc.description.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/67474/1014508
dc.identifier.doi10.29130/dubited.1014508
dc.identifier.eissn2148-2446
dc.identifier.endpage134
dc.identifier.openairedoi_dedup___::1c1c95b6262b24d48f89745576640973
dc.identifier.orcid0000-0002-2272-5243
dc.identifier.orcid0000-0002-2430-1372
dc.identifier.startpage123
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12597/39310
dc.identifier.volume9
dc.publisherDuzce Universitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.rightsOPEN
dc.subjectTechnology
dc.subjectScience (General)
dc.subjectŞeker hastalığı
dc.subjectmakine öğrenmesi
dc.subjectoylama topluluk sınıflandırıcısı
dc.subjectT
dc.subjectScience
dc.subjectQ
dc.subjectMühendislik
dc.subjectmakine öğrenmesi
dc.subjectEngineering (General). Civil engineering (General)
dc.subjectDiabetes mellitus
dc.subjectmachine learning
dc.subjectvoting ensemble classifier.
dc.subjectQ1-390
dc.subjectEngineering
dc.subjectmachine learning
dc.subjectvoting ensemble classifier.
dc.subjectşeker hastalığı
dc.subjectdiabetes mellitus
dc.subjectTA1-2040
dc.subjectoylama topluluk sınıflandırıcısı
dc.titleDiyabet Hastalığının Erken Aşamada Tahmin Edilmesi İçin Makine Öğrenme Algoritmalarının Performanslarının Karşılaştırılması
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
local.api.response{"authors":[{"fullName":"Kemal AKYOL","name":"Kemal","surname":"AKYOL","rank":1,"pid":{"id":{"scheme":"orcid","value":"0000-0002-2272-5243"},"provenance":null}},{"fullName":"Abdulkadir KARACI","name":"Abdulkadir","surname":"KARACI","rank":2,"pid":{"id":{"scheme":"orcid_pending","value":"0000-0002-2430-1372"},"provenance":null}}],"openAccessColor":"gold","publiclyFunded":false,"type":"publication","language":{"code":"und","label":"Undetermined"},"countries":null,"subjects":[{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Technology"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Science (General)"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Şeker hastalığı;makine öğrenmesi;oylama topluluk sınıflandırıcısı"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"T"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Science"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Q"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Mühendislik"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"FOS","value":"0211 other engineering and technologies"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"makine öğrenmesi"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"FOS","value":"02 engineering and technology"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Engineering (General). Civil engineering (General)"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Diabetes mellitus;machine learning;voting ensemble classifier."},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Q1-390"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"Engineering"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"machine learning"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"voting ensemble classifier."},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"şeker hastalığı"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"diabetes mellitus"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"FOS","value":"0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"TA1-2040"},"provenance":null},{"subject":{"scheme":"keyword","value":"oylama topluluk sınıflandırıcısı"},"provenance":null}],"mainTitle":"Diyabet Hastalığının Erken Aşamada Tahmin Edilmesi İçin Makine Öğrenme Algoritmalarının Performanslarının Karşılaştırılması","subTitle":null,"descriptions":["<jats:p xml:lang=\"tr\">Şeker hastalığı, kan şekerinde anormalliklere neden olan zararlı hastalıklardan biridir. Bu hastalığın erken teşhisi insan vücudunda oluşabilecek organ bozulmalarını engeller. Yapay zekâ tabanlı çalışmalar medikal alanda etkin bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Makine öğrenmesine dayalı bilgisayar destekli uzman sistemler bu hastalığın erken teşhisi için oldukça faydalıdır. Bu çalışmadaki şeker hastalığı problemi, klasik bir denetimli ikili sınıflandırma problemidir. Bu verisetinde 16 öznitelik bulunmakta olup, 200'ü negatif örnek ve 320'si pozitif örnek olmak üzere toplam 520 örnek içermektedir. Önişlemden geçirilen veriseti üzerinde Rastgele Orman, Gradyan Arttırma, K-En Yakın Komşu, Derin Sinir Ağları ve son olarak da Oylama topluluk sınıflandırıcısı kullanılarak inşa edilen modellerin performansları dışarıda tutma ve 5-kat çapraz doğrulama senaryoları çerçevesinde analiz edilmiştir. Her iki senaryoda da, Oylama topluluğu sınıflandırıcısı, deneylerde en iyi performansı sundu. Buna göre, Oylama topluluğu sınıflandırıcısı, tutma tekniğiyle yapılan deneylerde %100'lük bir sınıflandırma doğruluğu ve 5 kat çapraz doğrulamalı deneylerde ortalama %97,31'lik bir sınıflandırma doğruluğu sundu. Sonuç olarak, Oylama topluluğu sınıflandırıcısı kullanılarak diyabeti gerçek zamanlı olarak erken teşhis eden bir uzman sistem tasarlanabilir.</jats:p>"],"publicationDate":"2021-12-31","publisher":"Duzce Universitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi","embargoEndDate":null,"sources":["Crossref","Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 9, Iss 6, Pp 123-134 (2021)","ICAIAME 2021; Volume: 9, Issue: 6 123-134","2148-2446","Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi","Duzce University Journal of Science and Technology"],"formats":["application/pdf"],"contributors":null,"coverages":null,"bestAccessRight":{"code":"c_abf2","label":"OPEN","scheme":"http://vocabularies.coar-repositories.org/documentation/access_rights/"},"container":{"name":"Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi","issnPrinted":null,"issnOnline":"2148-2446","issnLinking":null,"ep":"134","iss":null,"sp":"123","vol":"9","edition":null,"conferencePlace":null,"conferenceDate":null},"documentationUrls":null,"codeRepositoryUrl":null,"programmingLanguage":null,"contactPeople":null,"contactGroups":null,"tools":null,"size":null,"version":null,"geoLocations":null,"id":"doi_dedup___::1c1c95b6262b24d48f89745576640973","originalIds":["10.29130/dubited.1014508","50|doiboost____|1c1c95b6262b24d48f89745576640973","oai:doaj.org/article:14eedcc9b46c4738a6241af9529dac91","50|doajarticles::5c8edeaec91be7f67c174f77935bc90f","oai:dergipark.org.tr:article/1014508","50|tubitakulakb::6a66acadbfdef73eb317a3d018b0453f"],"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.29130/dubited.1014508"}],"dateOfCollection":null,"lastUpdateTimeStamp":null,"indicators":{"citationImpact":{"citationCount":4,"influence":2.7178195e-9,"popularity":4.773189e-9,"impulse":4,"citationClass":"C5","influenceClass":"C5","impulseClass":"C5","popularityClass":"C4"}},"instances":[{"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.29130/dubited.1014508"}],"type":"Article","urls":["https://doi.org/10.29130/dubited.1014508"],"publicationDate":"2021-12-31","refereed":"peerReviewed"},{"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.29130/dubited.1014508"}],"license":"CC BY NC","type":"Article","urls":["https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2045423"],"refereed":"nonPeerReviewed"},{"alternateIdentifiers":[{"scheme":"doi","value":"10.29130/dubited.1014508"}],"type":"Article","urls":["https://doaj.org/article/14eedcc9b46c4738a6241af9529dac91"],"publicationDate":"2021-12-01","refereed":"nonPeerReviewed"},{"alternateIdentifiers":[{"scheme":"doi","value":"10.29130/dubited.1014508"}],"type":"Article","urls":["https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/67474/1014508"],"publicationDate":"2021-10-26","refereed":"nonPeerReviewed"}],"isGreen":false,"isInDiamondJournal":false}
local.import.sourceOpenAire

Dosyalar

Koleksiyonlar

Publications