Apriori Algoritması Yardımıyla Otizm Veri Setinde Özellik Seçimi

Authors : Hidayet Takcı, Gizem Saçal

Pages : 40-53

View : 67 | Download : 96

Publication Date : 2025-10-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Otizm Spektrum Bozukluğu, dilsel, bilişsel, sosyal ve iletişimsel gecikmelerle karakterize edilebilen nörogelişimsel bir bozukluktur. Otizmin doğru tanısı, etkili müdahale için önemlidir ve hastalığın tanısı için çeşitli klinik ve klinik olmayan yöntemler bulunmaktadır. Makine öğrenimi teknikleri son zamanlarda bu alanda belirgin olarak artmıştır. Bu çalışmada, UC Irvine Makine Öğrenmesi Deposunda yer alan Çocuklar İçin Otizm Spektrum Bozukluğu Tarama Verilerinden en alakalı özellikleri seçmeye odaklanmaktadır. Bu veri seti 21 özellik içerir ve çalışmanın amacı hangi özelliklerin daha önemli olduğunu belirlemektir. Veri setinin analizinde bir ilişki kuralı madenciliği tekniği olan Apriori algoritması kullanılmıştır. Algoritma ile minimum %33 destek ve minimum %90 güven aralığına sahip kurallar elde edilmiştir. Bu kurallara dayanarak özellik seçimi yapılmıştır. Önerilen özellik seçimi yönteminin başarısı, geleneksel yöntemlerle karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar önerilen yaklaşımın geçerliliği ispat etmiş olup otizm tanısı için örnekleme yapılmıştır. Önerilen yöntem diğer veri setleri için de kullanılabilir durumdadır.
Keywords : Otizm spektrum bozukluğu, Erken teşhis, Makine öğrenmesi, Apriori algoritması, Özellik seçimi

ORIGINAL ARTICLE URL