MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KALP HASTALIĞI TAHMİNİ

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Uluslararası Bilişim Kongresi
IIC 2022 FULL PAPERS
MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KALP HASTALIĞI TAHMİNİ

MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK KALP HASTALIĞI TAHMİNİ

Authors : Yunus Emre Demir, Abidin Çalışkan

Pages : 181-189

View : 43 | Download : 36

Publication Date : 2022-04-22

Abstract :İnsan ölümlerine yüksek oranda sebep olan kalp hastalığı aslında çeşitli kalp rahatsızlıklarının genel tanımıdır. Kalp hastalığını erken teşhis durumunda, önlem alınıp birçok insanın hayatı kurtarılabilmektedir. Gelişen teknoloji ‘de yapay zeka, veri madenciliği, makine öğrenmesi gibi alanlar ile bu erken teşhis çok daha kolay ve önemli bir hale gelmiştir. Pek çok araştırmacı bu konuda araştırmalar yapmış ve güzel sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmada, Python programlama dili kullanılarak kalp rahatsızlığına ait veri seti sınıflandırılmış olup, k-en yakın komşuluk (KNN), Destek Vektör Makineleri (DVM), Naive Bayes (NB), Karar Ağaçları (KA), Rastgele Orman (RO) ve Lojistik Regresyon (LR) yöntemlerinin tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. Kullanılmış olan sınıflandırma yöntemleri ile başarılı performans değerleri elde edilmiş olup, en yüksek başarı oranını KNN sınıflandırma modeli ile elde edilmiştir.
Keywords : Veri Madenciliği, Kalp Hastalığı, Yapay Zeka, Sınıflandırma

ORIGINAL PAPER URL

VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.