Veri madenciliği ile diyabet hastalığı teşhisinde karma sınıflandırıcı algoritma önerilmesi ve karar destek sistemi geliştirilmesi
Suggestion of mixed classification algorithm in diagnosis of diabetes with data mining and developing a decision support system
- Tez No: 671634
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAL ERGİNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Diyabet, uzun dönemde insan vücudunda pek çok hasara sebep olmaktadır. Dünyada 463 milyon insanın diyabet hastalığına sahip olduğu tahmin edilmektedir. Diyabetli hastaların %50,1'i hastalığından habersiz bir şekilde yaşamına devam etmektedir. Diyabet hastalarını tamamen iyileştirebilen bir tedavinin olmadığı ve hastalığından habersiz çok sayıda insanın var olduğu düşünüldüğünde erken teşhisin büyük bir öneme sahip olduğu söylenebilir. Bu çalışmada hastalık teşhisi için veri madenciliği tekniklerinden birisi olan sınıflandırma algoritmalarından faydalanılmıştır. Veri setini en iyi temsil edebilecek değişkenlerin belirlenmesi amacıyla öznitelik seçimi yapılmıştır. Seçilen öznitelikler ile sınıflandırma algoritmalarının başarıları WEKA programında test edilmiştir. En iyi sonuç veren algoritmalardan Naive Bayes, yapay sinir ağları ve karar ağacı algoritmaları birlikte kullanılarak karma bir yöntem önerilmiştir. Sınıflandırma algoritmalarının çoğunluğun tahmin sonucu dikkate alınarak oluşturulan karma yöntemin sınıflandırma başarısının algoritmaların bireysel sınıflandırma başarılarından daha yüksek olduğu görülmüştür. Visual Studio programında C# programlama dili ile veri girişi yapılmasını kolaylaştıracak görsel bir arayüz tasarlanmıştır. Oluşturulan arayüz ile kullanıcı hekimlerin öğrenmek istedikleri sonuçları karmaşıklıklar olmadan görebilmeleri sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Diabetes has been causing many damages in the human body in the long term. It is predicted that 463 million people in the world have diabetes. 50,1% of the patients with diabetes continue their lives unaware of their disease. Considering that there is no treatment that can completely cure diabetic patients and there are many people unaware of the disease, it can be said that early diagnosis is quite important. In this study classification algorithms which is one of the data mining techniques were used for the diagnosis of disease. Feature selection was made in order to select the variables that were best representative the data set. The success rates of classification algorithms with the selected features were tested in the WEKA. A mixed method was proposed by using Naive Bayes, artificial neural network and decision tree together, which are among the algorithms that give the best results. It was observed that the classification success of the mixed method, which was created by considering the estimation results of the majority of the classification algorithms, was higher than the individual classification success of the algorithms. A visual interface was designed in Visual Studio to facilitate data entry with C# programming language. With the interface created, the user physicians were enabled to see the results they wanted to learn without any complexity.
Benzer Tezler
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ
- İşletmelerde veri örgütlenmesi ve yönetim açısından bilgi sistemleri
Başlık çevirisi yok
FAHAMET TOPALOĞLU
- Lohusalıkta anneye verilen sağlık eğitiminin annenin doğum sonrası döneme ilişkin bilgi düzeyine etkisinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
HANDAN GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MELİHA ATALAY
- Sivas ili C.Ü. hastanesinde yatmakta olan hastaların servislerine kabul edilişlerindeki uygulamalarla bu uygulamalara ilişkin duygu ve beklentilerinin saptanması
Determination of the formalities in admitting the patients hospitalized at the Cumhuriyet University of Sivas to the services and their feelings and expeetations relating to these formalities
FADİME KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HastanelerCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
- Toprak ve tarım reformu uygulamasında öncelikli köylerin tesbitine ilişkin bir yöntem uygulaması
Başlık çevirisi yok
SABİR ATASEVER