Extreme Learning Machine Algorithms for Prediction of Positive Rate in Covid-19: A Comparative Study

Authors : Salih Berkan AYDEMİR, Funda KUTLU ONAY

Pages : 170-188

Doi:10.29130/dubited.999953

View : 13 | Download : 10

Publication Date : 2023-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünya tarihinde bugüne kadar çeşitli pandemiler meydana gelmiştir. 2019 yılının sonunda ortaya çıkan Covid-19 salgını son zamanlarda literatürde güncel bir konu haline geldi. Bu çalışmada, aşırı öğrenme algoritmaları, en fazla pozitif vakaların görüldüğü ülkeler olan Hindistan, Türkiye, İtalya, ABD ve İngiltere için pozitif oranı tahmin etmeye yönelik karşılaştırmalı bir çalışma olarak sunulmaktadır. F-testi öznitelik seçme yöntemi ile öğrenme aşamasında kullanılacak öznitelikler belirlenir. Her bir aşırı öğrenme yaklaşımı ve her bir ülke için hata ortalama karekökü değerlendirme kriterleri ile sonuçlar elde edilir. Buna göre, radyal tabanlı çekirdek fonksiyonu en iyi tahmin sonuçlarını üretirken, doğrusal çekirdek fonksiyonu en yüksek RMSE\`ye sahiptir. Buna göre Hindistan için en düşük RMSE değeri radyal tabanlı çekirdek fonksiyonu tabanlı ELM ile 4.17E-03 olarak elde edilmiştir. Ayrıca Türkiye verileri çok fazla aykırı değer içerdiğinden doğrusal çekirdek yönteminde ülkeler arasında en yüksek RMSE değerine insert ignore into journalissuearticles values(0.015 - 0.035); sahiptir.
Keywords : Aşırı Öğrenme Makinaları, Covid 19, Tahmin, Öznitelik Seçimi