Development of physical fitness prediction models for Turkish secondary school students using machine learning methods
Makine öğrenme yöntemleri kullanılarak türk ortaokul öğrencileri için fiziksel uygunluk tahmin modelleri geliştirilmesi
- Tez No: 536281
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Fiziksel uygunluk, vücudunuzu ve zihninizi sağlıklı tutan günlük aktivitelerin gerekli bir bileşenidir. Fitness yalnızca fiziksel olarak uygun olmakla kalmayıp aynı zamanda kişinin zihinsel durumunu da ifade eder. Fiziksel uygunluk, belirli testlerle ölçülebilen sağlık veya beceri ile ilişkili bir takım özelliklerdir ve fiziksel uygunluğun sağlanması, hayat kalitesi için gereklidir. Bununla birlikte, fiziksel uygunluğun ölçülmesi, gelişmiş profesyonel ekipman, deneyimli personel ve çok fazla zaman gerektirdiğinden, araştırmacıların fiziksel uygunluğu belirlemek için farklı yollar bulması gerekir. Bu çalışmanın amacı, Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine -SVM), Radyal Tabanlı Fonksiyon Sinir Ağı (Radial Basis Function Neural Network – RBFNN), Genel Regresyon Sinir Ağı (General Regression Neural Network - GRNN) ve Tek Karar Ağacı (Single Decision Tree - SDT) gibi makine öğrenme yöntemlerini kullanarak Türk orta öğretim öğrencilerinin fiziksel uygunluğunu tahmin etmek için yeni tahmin modelleri geliştirmektir. SVM, GRNN, RBFNN ve SDT temelli tahmin modellerinin performansı, 10 katlı çapraz doğrulama (10-fold cross validation) kullanılarak kök ortalama hata karesi (Root Mean Square Error-RMSE) hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçların ışığında, başta SVM olmak üzere makine öğrenme metodlarının kabul edilebilir ve doğru sonuçlar vermesi nedeniyle fiziksel uygunluk tahmininde kullanılabileceği kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Physical fitness is a necessary component for daily activities and has significant effect on our bodies. Because of this importance of physical fitness, maintenance of physical fitness is essential for health and well-being. Physical fitness is a set of attributes that are either health or skill-related, which can be measured with specific tests, and maintaining is essential for the quality of life. However, there are certain difficulties associated with the direct measurement of physical fitness such as the high cost of equipment, availability of experienced staff and the long assessment time. Since the measurement of physical activity has a key role in performing physical fitness rate, researchers need different ways to determine physical fitness. The aim of this thesis is to develop new prediction models for Turkish secondary school students by using machine learning methods including Support Vector Machines (SVM), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), General Regression Neural Network (GRNN), and Single Decision Tree (SDT). The performance of the SVM-based, GRNN-based, RBFNN-based and SDT-based models have been evaluated by using 10-fold cross-validation and the root means square errors (RMSEs) have been used to compute the errors of prediction. On the scope of the results, this thesis has showed the efficiency of machine-learning methods to indicate high accuracy of the physical fitness prediction.
Benzer Tezler
- Türk çocuklarında vücut kompozisyonu ile fiziksel uygunluk parametreleri arasındaki ilişkinin incelenmesi: TUBON projesi
Examination of the relationship between body composition and physical fitness parameters in Turkish children: The TUBON project
HÜSEYİN SEDAT ASARCIKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
SporYalova ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİGAR KÜÇÜKKUBAŞ
- Büyük Kas Motor Gelişim Testi-3'ün (TGMD-III) 7-10 yaş arası çocuklarda Türkiye normlarının belirlenmesi
Development of Turkish normative data for the Test of Gross Motor Development-Third Edition (TGMD-III) in children aged 7-10 years
AYŞE ERTUĞRUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
SporGümüşhane ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜSTÜN TÜRKER
- Veri güdümlü dijital ikiz modeli ile freze takım tezgahı takım aşınma tahminlemesi ve kesme parametreleri optimizasyonu
Prediction of tool wear and cutting parameter optimization of milling machine tool with data-driven digital twin model
GİZEM BURUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Akıllı saat ve istatistiksel veri madenciliği ile uyku analizi
Sleep analysis with smart watch and statistical data mining
İSMAİL FATİH AKBUĞA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TALHA ENES GÜMÜŞ
- Fitness merkezine giden bireylerin egzersiz bağımlılık düzeyleri ile benlik saygısı ve yaşam kaliteleri arasındaki ilişkilerin incelenmesi
An investigation of the relationships between exercise addictionlevels, self- esteem, and quality of life of individuals attending fitness centers
HATİCE ALTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
SporArdahan ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF AYDIN