ANNE SAĞLIĞI RİSKİNE YÖNELİK MAKİNE ÖĞRENMESİ TAHMİN MODELLERİ KARŞILAŞTIRILMASI

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

Veri Bilimi
Volume:7 Issue:2
ANNE SAĞLIĞI RİSKİNE YÖNELİK MAKİNE ÖĞRENMESİ TAHMİN MODELLERİ KARŞILAŞTIRILMASI

ANNE SAĞLIĞI RİSKİNE YÖNELİK MAKİNE ÖĞRENMESİ TAHMİN MODELLERİ KARŞILAŞTIRILMASI

Authors : Çisem Yaşar, Tuğba Saray Çetinkaya

Pages : 22-29

View : 61 | Download : 33

Publication Date : 2024-12-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Anne sağlığı hamilelik, doğum ve doğum sonrası dönemlerdeki fiziksel, ruhsal ve duygusal düzeyini ifade etmektedir. Annenin sağlığını olumsuz etkileyecek herhangi bir riskin erken tahmin edilmesi, doğumdan önce gerekli önlemlerin alınmasında yardımcı olmaktadır. Makine öğrenmesi yöntemleri ile anne ve bebeğin sağlığını etkileyecek risk düzeyi izlenebilir ve tahmini gerçekleştirilebilir. Bu çalışmada, anne risk sağlığını tahmin edebilmek için yapay zeka algoritmalarından destek vektör makineleri, yapay sinir ağı, XGBoost, AdaBoost ve Gradient Boosting algoritmaları ile analizler gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemler ile elde edilen sonuçlar birbiri ile karşılaştırılmış ve anne sağlığını etkileyecek risk düzeyini tahmin etmede en başarılı model XGBoost olduğu görülmüştür. Bu sayede anne sağlığı ile ilgili farklı olasılık koşulları değerlendirilmiştir.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Anne Sağlığı, Tahmin Modelleri

ORIGINAL ARTICLE URL

* 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.