Heart disease data classification using advanced data mining techniques
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 672335
- Danışmanlar: Prof. Dr. OĞUZ BAYAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojilerin gelişmesi nedeniyle, çeşitli kedigillerden gelen veriler, mevcut verilerde önemli ölçüde artmıştır. Günümüz teknolojileri, sağlık hizmetleri ve endüstriyel alanlar gibi insan yaşamı sektörlerinin çoğunda ortaya çıkmıştır. Veri miktarının artmasıyla, mevcut işleme araçlarının geliştirilmesi de başarılı oldu. Literatürde kalp hastalığı analizi, veri bilimleri ve teknolojileri altında katlanmış çeşitli araçlar kullanılarak yapılmaktadır. Bununla birlikte, hastalığın öngörülmesinin gerekli doğruluğu hala tartışılmaktadır. Tıbbi uygulamaların tahmin sistemlerindeki eksiklik, uğraştıkları hayatlarda ciddi riskler oluşturabilir. Makine öğrenimi yaklaşımı, kalıp algılama doğruluğunu artırarak ve eğitim sırasında hatayı azaltarak veri büyük çözümlerinde büyük bir etki sağlamıştır. Büyük verilerde kalıp algılama performansını artırmak için akıllı bir makine öğrenimi araçları geliştirilmiştir. Temelde, bu araçlar gizli bilgileri tespit etmek ve bilgiyi büyük veriden türetmek içindir. Önceki teknikler, verilerdeki gizli kalıpları keşfetmek için basit istatistiksel hesaplamalara dayanıyordu. Bu projede kalp hastalığını sınıflandırmak için üç algoritma kullanılmaktadır. Karar ağacı, Lojistik Regresyon ve Doğrusal Vektör Niceleme, sınıflandırma amacıyla kullanılan algoritmalardır. Her algoritma doğruluk, ortalama kare hatası, ortalama kare hatası ve ortalama mutlak hata kullanılarak incelenir. Duyarlılık ve Özgüllüğü hesaplayan karmaşa matrisi olarak adlandırılan başka bir önemli performans ölçüsü kullanılır. Doğrusal vektör niceleme algoritması, kalp hastalığı sınıflandırma problemi için tüm performans ölçümlerinde daha iyi performans göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Data from various felids have dramatically increased in current data due to the advancement of technologies. Technologies of today has inferred in most of human life sectors such as health care and industrial fields. With increment of data amount, a development of current processing tools was as well done. Heart disease analysis is performed in the literature by using several tools folded under data sciences and technologies. However, the required accuracy of prediction the disease is still under dispute. The deficiency in prediction systems of medical applications may cause serious risks in the lives they deal with. Machine learning approach has provided a great impact in data big solutions by enhancement of the pattern detection accuracy and reducing the error while training. A smart machine learning tools have been developed to enhance the performance of pattern detection in big data. Mainly, those tools are meant for detection the hidden information and deriving the knowledge from the big data. The previous techniques were depending on simple statistical calculations to discover the hidden patterns in the data. Three algorithms are being used in this project in order to classify the heart disease. Decision tree, Logistic Regression and Linear Vector Quantization are the algorithms used for the classification purpose. Each algorithm is examined using the accuracy, mean square error, root mean square error and mean absolute error. Another vital measure of performance is used which called as confusion matrix that calculates the Sensitivity and Specificity. Linear vector quantization algorithm has outperformed in all performance metrics for heart disease classification problem.
Benzer Tezler
- Çoklu sınıflandırıcı sistemleri ile konjestif kalp yetmezliği teşhisi
Diagnosing the patients with congestive heart failure using multi stage classifier techniques
ALİ NARİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
BiyomühendislikBülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT ÖZER
YRD. DOÇ. DR. YALÇIN İŞLER
- Yelken balığı eniyileme yaklaşımı ile güçlendirilmiş karar ağacı algoritması kullanarak kalp rahatsızlıklarının teşhisi
Using sailfish optimizer with enhanced decision tree algorithm to diagnose heart disease
MURAT ONUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDAL AYDEMİR
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- Pulmoner hipertansiyon etyopatogenezinde prostasiklin ve lökotrien C4'ün rolü
Possible role of leukotrien C4 and prostacyclin in the development of pulmonary hypertension
ÜLKÜ AYBERK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıGazi ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı