Relief Özellik Seçim Yöntem Tabanlı Önerilen Hibrit Model ile Kalp Hastalığı Teşhisi

Authors : Atınç YILMAZ, Eda SÜMER

Pages : 609-615

Doi:10.31590/ejosat.1017054

View : 20 | Download : 31

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bilgi teknolojileri insan hayatının ve günlük yaşantının her alanında önemli bir yer kaplamaktadır. Günümüzde bilgi sistemleri ve teknoloji sayesinde insan sağlığından, endüstriyel ve ekonomik alanlara kadar her alanda fayda sağlanmaktadır. Kan damar hastalıkları, kalp ritmi problemleri ve bunların yanında doğuştan gelen kalp kusurları insan hayatı için önemli ölçüde risk taşıyan kalp hastalıkları başlığı altında yer almaktadır. Bu çalışmada, kalp hastalıklarının cinsiyet, göğüs ağrısı, kolesterol gibi özellikler ele alınarak sık kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri olan logistik regresyon (LR), karar ağaçları (KA), çok katmanlı yapay sinir ağları (YSA), K-en yakın komşular (KNN), naif bayes (NB), destek vektör makineleri (SVM) ile Relief özellik çıkarım yöntem tabanlı hibrit bir yöntem önerilerek kalp hastalıkları için tespit analizi yapılmıştır. Uygulanan yöntemlerin performans değerleri birbirleri ile karşılaştırılarak ilgili problem için optimum model ortaya konmuştur. Yapılan değerlendirmeler sonucunda ise önerilen hibrit modelin diğer makine öğrenmesi yöntemlerine göre hem doğruluk performans ölçütleri hem de zamansal açıdan daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.
Keywords : Makine öğrenmesi, Relief özellik çıkarım, Hibrit model, Kalp hastalığı