RASGELE ORMAN VE İKİLİ PARÇACIK SÜRÜ ZEKÂSI YÖNTEMİYLE KALP YETMEZLİĞİ HASTALIĞINDAKİ ÖLÜM RİSKİNİN TAHMİNLENMESİ

Authors : Osamah Khaled Musleh SALMAN, Bekir AKSOY

Pages : 416-428

Doi:10.46519/ij3dptdi.982670

View : 22 | Download : 11

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda kalp hastalıkların hızla artışı ile birlikte bu hastalıklardan ölen insanların sayısı da hızla artmaktadır. Bu nedenle hastalıkların erken teşhisi, insan yaşam ömrünü arttırmada oldukça önemlidir. Çalışmada 2015 yılı nisan ve aralık aylarını kapsayan kalp yetmezliği hastalarına ait toplam 299 klinik hastaya ait kayıtlar açık erişimli internet sitesinden alınarak kullanılmıştır. Açık erişimli internet sitesinden elde edilen veriler veri ön işleme aşamasından geçirilerek yapay zekâ ile analiz için hazır hale getirilmiştir. Veri seti ilk olarak Rasgele Orman algoritmasının hiper parametreleri belirlenmiştir. Elde edilen hiper parametreler, ikili parçacık sürü zekâ yöntemi kullanılarak veri seti üzerinde global bir özellik seçimi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar tekrar rasgele orman algoritması ve 10 kat 10 iterasyonu ile çapraz doğrulama ile eğitilerek ölüm risk durumunu gösteren en uygun model elde edilmiştir. Elde edilen modelin 100 eğitimin ortalama doğruluk oranı ise %79.66 olarak belirlenmiştir.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Rasgele Orman Algoritması, Özellik Seçimi, Optimizasyon, İkili Parçacık Sürü Optimizasyonu, Heart Failure, Machine Learning, Random Forest, Feature Selection, Optimization, BPSO