PREDICTING DIAGNOSIS OF COVID-19 DISEASE WITH ADABOOST AND NAIVE BAYES MACHINE LEARNING ALGORITHMS

Authors : Ahmet ÇELİK

Pages : 1212-1221

Doi:10.21923/jesd.976865

View : 22 | Download : 15

Publication Date : 2022-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Koronavirüs hastalığı insert ignore into journalissuearticles values(COVID-19); , tüm dünyada milyonlarca insana bulaşmış ve birçok insanın ölümüne sebep olmuştur. Bu hastalığı taşıyan kişilerin en kısa sürede tespit edilmesi, hastalığın yayılmasına engel olmaktadır. Hastalık tespiti için PCR insert ignore into journalissuearticles values(Polymerase Chain Reaction); testleri yapılmaktadır. Bu testleri sonuçları %100 doğrulukta olmamaktadır. Ayrıca test sonuçlarının öğrenilmesi bazı durumlarda birkaç gün zaman alabilmektedir. Hastalık şüphesiyle sağlık kuruluşlarına başvuran kişilerin COVID-19 hastalık teşhisi farklı hastalık belirtilerinin varlığı kullanılarak gerçekleşebilmektedir. Bu çalışmada, Adaboost ve Naive Bayes denetimli makine öğrenme algoritması kullanılarak COVID-19 Surveillance veri seti içindeki hastaların COVID-19 teşhis tahminleri gerçekleştirilmiştir. Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak önceden var olan verilerden tecrübe kazanarak yeni veriler hakkında tahminler yapılabilmektedir. Bu çalışmada, COVID-19 hastalık teşhis tahminlerinde, uluslararası hastalık kodlarıyla belirtilen veriler kullanılmıştır. Veri setindeki hastaların gösterdiği belirtiler öznitelik bilgisi olarak kullanılmıştır. Öznitelik verileri makine öğrenme algoritmalarına uygun olması için ikili formatta kullanılmıştır. Bu çalışmada elde sonuçlara göre Naive Bayes algoritmasıyla %85, Adaboost algoritmasıyla %100 doğrulukta sınıflandırma tahmini gerçekleştirilmiştir.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Veri Madenciliği, Naive Bayes, AdaBoost, Sınıflandırma, COVID 19