Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar Bakımından Farklı Ülkelerin Makina Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Sınıflandırılması

Authors : Songül ÇINAROĞLU, Keziban AVCI

Pages : 89-97

Doi:10.17482/uujfe.36099

View : 54 | Download : 11

Publication Date : 2015-06-12

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç: Bu çalışmanın amacı Dünya Sağlık Örgütü insert ignore into journalissuearticles values(DSÖ);`ne üye olan 193 ülkeyi gelir gruplarına göre Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar insert ignore into journalissuearticles values(BOH); ile ilgili veriler bakımından sınıflandırmaktır. Gereç-Yöntem: Ülkelerin sınıflandırılmasında veri madenciliği yöntemleri içerisinde danışmanlı öğrenme yöntemleri arasında bulunan destek vektör makinesi ve random forest yöntemleri kullanılmıştır. Analizlerde bir açık kaynak kodlu yazılım olan Orange programından yararlanılmıştır. Bulgular: Analizler sonucunda random forest yöntemi kullanılarak elde edilen performans sonuçlarının destek vektör makinesine göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Sonuç: Araştırma sonuçlarının küresel sağlık yöneticilerine Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar insert ignore into journalissuearticles values(BOH); ile mücadele etmek konusunda ve etkin politikalar üretmede faydalı olacağı düşünülmektedir. 
Keywords : Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar BOH, Sağlık Bakım Göstergeleri, Makina Öğrenmesi

ORIGINAL ARTICLE URL