Development of Physical Fitness Prediction Models for Turkish Secondary School Students Using Machine Learning Methods

Fiziksel uygunluk, belirli testlerle ölçülebilen sağlık veya beceri ile ilgili bir dizi özelliktir. Fiziksel uygunluğu korumak sağlık ve esenlik için çok önemlidir. Ancak, fiziksel uygunluğun ölçülmesi profesyonel ekipman, deneyimli personel ve çok zaman  gerektirdiğinden, araştırmacıların fiziksel uygunluğu belirlemek için farklı yollara ihtiyaçları vardır. Bu çalışmanın amacı, Destek Vektör Makineleri (SVM), Radyal Tabanlı Fonksiyon Sinir Ağı (RBFNN) ve Ağaç Artımı (TB) gibi makine öğrenme yöntemlerini kullanarak Türk ortaokul öğrencilerinin fiziksel uygunluğunu tahmin etmek için yeni tahmin modelleri geliştirmektir. Veri seti 30m hız, 20m aşama koşusu, denge ve çeviklik testlerinin sonuçlarından oluşan veriyi içermektedir. Tahmin modellerini geliştirmek için kullanılan tahmin değişkenleri  cinsiyet, yaş, boy, kilo, vücut yağı, 30 saniyedeki mekik ve şınav sayılarından oluşmaktadır. Tahmin modellerinin performansı Ortalama Karesel Hata  ( RMSE ) kullanılarak hesaplanmıştır. Sonuçlar, SVM tabanlı tahmin modellerinin, RBFNN ve TB'ye dayanan diğer modelleri geride bıraktığını göstermektedir. Ayrıca, fiziksel uygunluk tahmini için vücut yağı, mekik ve şınav gibi tahmin değişkenlerinin birlikte kullanılması durumunda sonuçlar üzerinde önemli bir rol oynadığını gösterilmiştir.