VERİ ÖN İŞLEME TEKNİKLERİNİN SAĞLIK VERİLERİNİN SINIFLANDIRMA BAŞARISINA ETKİSİNİN İNCELENMESİ

Authors : Feyza Erdoğan, Vahit Tongur, Betül Uzbaş

Pages : 475-488

Doi:10.54365/adyumbd.1466631

View : 91 | Download : 111

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Veri madenciliği sürecinin en temel adımlarından biri olan veri ön işleme teknikleri, literatürde sıklıkla başvurulan bir süreçtir. Bu çalışmada Hepatit hastalığına ait veri kümesi üzerinde sağlık alanında sık kullanılan veri ön işleme tekniklerinin etkinliği incelenmiştir. Sırasıyla eksik veri, dengesiz veri kümesi, aykırı veri, normalizasyon ve özellik seçimi işlemleri uygulanmıştır. Veri kümesinin her adımda elde edilen yeni versiyonu için literatürde sıklıkla kullanılan beş makine öğrenmesi yöntemi (KNN, LR, RF, SVM, ANN) ile sınıflandırma yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, doğru ve gerekli veri ön işleme tekniklerinin seçimi ile model başarısına olumlu katkısını desteklemektedir. Tüm aşama sonunda elde edilen model performansları %85 ve üzerinde olup, tüm performans belirleme ölçütleri bazında tutarlı sonuçlar göstermektedir. Her bir veri ön işleme model performansına kademeli olarak katkıda bulunmuş, en yüksek katkı ise son aşamada uygulanan özellik seçimi ile sağlanmıştır. Özellik seçimi, modelin performansını belirgin şekilde iyileştirerek sınıflandırma başarısına önemli ölçüde katkı sağlamıştır.
Keywords : Sağlık Veri Kümesi, Hepatit, Makine Öğrenmesi, Veri Ön İşleme