1 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Öğe Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak felç (inme) tespiti(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-09-13) Ateş, Hadice; Çalışkan, AbidinFelç, beyne giden kan akışının aniden kesilmesi olarak tanımlanır. Kan akışının kesildiği bölgedeki hücreler zamanla işlevselliğini kaybederek vücudun etkilenen bölgesinde kalıcı hasara neden olabilmektedir. Felç; yaş, mesleki durum, bazı kronik rahatsızlıklar ve ailede daha önce geçirmiş olan bireylerin bulunması gibi birçok etkene bağlı olabilir. Bu etkenlerin değerlendirilmesi ve felç riskinin tahmin edilmesi maliyet ve zaman bakımından oldukça fazla olduğundan kişinin kalıcı bir hasarla karşı karşıya olma tehlikesi artmaktadır. Günümüz teknolojisinde ise Yapay Zekâ ve Makine Öğrenmesi modellerinde son noktaya bakıldığında milyonlarca veri üzerinde iyileştirme yapılarak riskin olup olmadığı konusunda karar vermek saniyeler sürmektedir. Bu çalışmada da zamandan tasarruf edilerek insan sağlığının bu tehlikeden korunması hedeflenerek Makine Öğrenmesi yöntemlerinden olan Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri ve Karar Ağaçları modelleri kullanılarak bireyin felç geçirme riski taşıyıp taşımadığının en güvenilir şekilde belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma sonucunda ise veri seti üzerinde en yüksek başarı oranını elde eden yöntemin %91 ile Karar Ağaçları metodu olduğu görülmüştür. Ardından başarı oranlarına göre yöntemlerin sıralaması ise %89 oranıyla Destek Vektör Makineleri, %81 oranıyla K-En Yakın Komşu modeli ve son olarak Lojistik Regresyon metodu %75 şeklinde sonuçlanmıştır.
