Diyabet verilerinin destek vektör makineleri kullanılarak sınıflandırılması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2013

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: YAVUZ CANBAY

Danışman: Mete Çelik

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Diyabet hastalığının vücuda verdiği zararlardan dolayı pek çok komplikasyon oluşabilir. Bu komplikasyonların sınıflandırılması doktorlar için zaman alıcı bir uğraş olmakta ve bununla birlikte karar aşamasında onları yanlış yönlendiren pek çok faktör de ortaya çıkabilmektedir. Diyabetin bilinen pek çok komplikasyonu vardır. Bunlar, kalp hastalıkları, sinir hastalıkları, böbrek yetmezlikleri, görme kayıpları, bazı işitme eksiklikleri ve depresyon problemleri olarak örneklenebilir. Bu komplikasyonlar ayrı ayrı olarak hastalarda görülebileceği gibi pek çok komplikasyon aynı hastada görülebilir. Komplikasyon sayısının fazla oluşu ve pek çok komplikasyonların aynı hastada görülebilir olması doktorların karar vermelerini zorlaştırdığından dolayı, bir karar destek sisteminin geliştirilmesi bu çalışma ile gerçekleştirilmiştir. Literatürde iki sınıflı problemlerin sınıflandırılması için destek vektör makineleri adı verilen bir metot geliştirilmiştir. Bu metot sınıflandırma problemlerinde göstermiş olduğu yüksek performanstan dolayı sıklıkla tercih edilmektedir. Çok sınıflı problemlere destek vektör makinelerinin uygulanmasını sağlamak amacıyla çeşitli stratejiler geliştirilmiştir. Bunlar, Bire Bir ve Bire Hepsi stratejileridir. Yapılan bu çalışmada, diyabet veri kümesinin sınıflandırılması için Bire Bir stratejili Çok Sınıflı Destek Vektör Makineleri yöntemi önerilmiş ve literatürde bilinen tekniklerle karşılaştırılmıştır.