Classification of Factors Affecting Renal Failure by Machine Learning Methods

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Volume:36 Issue:1
Classification of Factors Affecting Renal Failure by Machine Learning Methods

Classification of Factors Affecting Renal Failure by Machine Learning Methods

Authors : Pelin KASAP, Burçin Şeyda ÇORBA ZORLU

Pages : 88-101

View : 40 | Download : 10

Publication Date : 2020-04-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Makine öğrenmesi yöntemleri, sağlık araştırmalarında veri analizi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Yapay Sinir Ağları (Çok Katmanlı Algılayıcı), Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Karar Ağaçları, Rastgele Orman Algoritması, K-En Yakın Komşu Algoritması gibi çeşitli makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak böbrek yetmezliğini etkileyen faktörleri sınıflandırmaktır. Bu çalışmada, Ankara Numune Hastanesi’nde acil servise gelen, 18 yaşından büyük ve üst gastrointestinal kanama belirtileri bulunan 237 hasta seçilmiştir. Burada makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırma yapmak için böbrek yetmezliğini etkileyen yaş, cinsiyet, kan değerleri, diğer hastalıklar vb. gibi 34 değişken kullanılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemleri doğruluk oranları, tahmin, duyarlılık, özgüllük ve Kappa değerlerine göre karşılaştırıldığında, karar ağaçları algoritmasının iyi performans gösterdiği bulunmuştur.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Sınıflandırma, Karar Ağaçları, Böbrek Yetmezliği

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.