Makine Öğrenimi Teknikleriyle Uyku Bozukluklarına Yönelik Derinlemesine Analiz ve Sınıflandırma

Authors : Yunus Emre Gür, Bilal Solak, Mesut Toğaçar

Pages : 242-260

Doi:10.29132/ijpas.1475183

View : 54 | Download : 80

Publication Date : 2024-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, uyku kalitesi ile yaşam tarzı faktörleri arasındaki bağlantıyı derinleme-sine incelemektedir. Araştırma, cinsiyet, yaş ve meslek gibi demografik özellikler ile uyku süresi, kalitesi, fiziksel aktivite düzeyleri ve stres gibi yaşam tarzı değişken-lerinin uyku bozukluklarına etkisini makine öğrenimi teknikleri kullanarak analiz etmektedir. Çalışmada, Lojistik Regresyon, En yakın komşular, Naive Bayes, Rastgele Orman, AdaBoostClassifier ve Destek Vektör Makinesi (SVM) gibi çeşitli makine öğrenimi modelleri uygulanmıştır. Özellikle Rastgele Orman ve SVM mod-elleri, yüksek doğruluk oranları sayesinde uyku bozukluklarını belirlemede etkili oldukları gözlemlenmiştir. Ayrıca, meslek ve stres düzeyleri ile uyku bozuklukları arasındaki ilişkiler üzerine detaylı analizler yapılarak, uyku sağlığının iyileştirilmesi için öneriler sunulmuştur.
Keywords : Uyku sağlığı, Uyku bozuklukları, Makine öğrenimi, Random Forest, Destek Vektör Makinesi