Beyond BMI: Comparative analysis of machine learning models for obesity classification without height and weight data
BMI'nin ötesinde: Boy ve kilo verileri olmadan obezite sınıflandırması için makine öğrenmesi modellerinin karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 902908
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKUT ARICAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Obezite, modern dünyada yaygın bir sorundur ve kronik inflamasyon, metabolik bozukluklar ve tip II diyabet ile kardiyovasküler hastalıklar gibi birçok hastalıkla birlikte ortaya çıkmaktadır. Bu çalışma, obezite riskinin değerlendirilmesinde makine öğrenimi (ML) uygulamasını amaçlamaktadır. Bu çalışma, obezite sınıflandırmasında çeşitli sınıflandırma algoritmalarının performansını değerlendirmekte ve Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes ve Sinir Ağları gibi algoritmaları karşılaştırmaktadır. Çalışma, BMI'nin hesaplanmasında kullanılan değişkenlerin veri setinden çıkarılması durumunda, Rastgele Orman modelinin yüksek performansını raporlamaktadır. Bu çalışma, obezite riskinin tahmin edilebileceğini ve bu durumun diyet ve egzersiz gibi müdahalelerle önlenebileceğini, bunun da halk sağlığı yönetiminde ciddi bir öneme sahip olduğuna işaret etmektedir. Ayrıca, aynı veri seti kullanılarak yapılan diğer ilgili çalışmalara da değinmekte ve özellikle veri ön işleme ve özellik seçiminin model sonuçlarını iyileştirmedeki etkisini vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Obesity is a widespread issue in the modern world, and it is accompanied by such consequences as chronic inflammation, metabolic disorders, and numerous diseases, including diabetes type II and cardiovascular diseases. The present study aims to address the application of machine learning (ML) in assessing obesity risk. This paper assesses the performance of several classification algorithms in the classification of obesity and compares Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, and Neural Networks. This study presents the Random Forest model and its high performance when the variables used to derive the BMI, which is the variable to be predicted, are removed from the data set. This study points to the fact that it is possible to predict early obesity risk, which can help prevent the condition through changes in diet and exercise, which are vital in public health management. The study also points to other related work done with the same dataset and highlights differing approaches in method and findings, in particular, the impact of data pre-processing and feature selecting in improving model outcomes.
Benzer Tezler
- ANDROGENETİK ALOPESİ HASTALARINDA SERUM 8-OH-DG DÜZEYLERİNİN OKSİDATİF STRES BİYOBELİRTECİ OLARAK DEĞERLENDİRİLMESİ: KLİNİK ŞİDDETLE VE KONTROLLERLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ÇALIŞMA
EVALUATION OF SERUM 8-OHDG LEVELS AS AN OXIDATIVE STRESS BIOMARKER IN PATIENTS WITH ANDROGENETIC ALOPECIA: A COMPARATIVE STUDY WITH CLINICAL SEVERITY AND CONTROLS
İKRAM KEVSER ATİLLA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
DermatolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiDeri ve Zührevi Hastalıklar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER TÜRKOĞLU
- Çeşitli şekillerde düzenlenmiş iki silindir etrafındaki akım alanının incelenmesi
Investigation of the flow araund two circular cylinders in various arrangements
M.NEVZAT ÖZKAN
- Towards new narratives and signifiers against“Global ends”: Chile's great refusal
“Küresel sonlara”karşı yeni anlatılara ve gösterenlere doğru: Şili'nin büyük reddi
EMRE ÖNKİBAR
Doktora
İngilizce
2025
SosyolojiGalatasaray ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERİDE SELCAN SERDAROĞLU POLATAY
- COVİD-19 geçiren ve geçirmeyen bireylerde spirometri ile akciğer fonksiyonlarının değerlendirilmesi
Evaluation of pulmonary function by spirometry in individuals with and without a history of COVID-19
MURAT UĞUR USTA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Aile HekimliğiMersin ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL UYSAL
- Düzgün olmayan alanda SF6, N2 ve SF6+N2 gazlarında boşalma gerilimlerine elektrod yüzey pürüzlülüğünün etkileri
Effects of electrode surface roughness on corona inception and breakdown voltages in SF6, N2 and SF6+N2 in non-uniform fields
MURTAZA FARSADİ
Doktora
Türkçe
1989
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MUZAFFER ÖZKAYA