Comparison of classification algorithms for predicting diabetes

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2015

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MOHAMUD YUSUF MOHAMED

Danışman: Mete Çelik

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Son yıllarda veri madenciliği teknikleri, sağlık alanında yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Veri madenciliği, hastalıkların sebeplerini tespit etmede ve aynı zamanda hastalar için tıbbi tedavi yollarını belirlemede önemli fayladar sağlamaktadır. Bu çalışma, veri madenciliği tekniklerinin diyabet veritabanlarına uygulanmasına odaklanmıştır. Günümüzde, diyabet hastalığı, dünyada önde gelen ölüm sebeplerinden birisi olmuştur. Dünya nüfusu artarken, diyabetli hasta sayısı da artmaktadır. En çok bilinen diyabet hastalığı faktörleri; yaşlanma, aşırı kilo ve hareketsizlik olarak bilinmektedir. Bu çalışmanın amacı sınıflandırma algoritmalarını kullanarak diyabet verilerini analiz etmektir. Bu çalışmanın, diyabet hastalığının erken teşhisinde ve diyabet hastalığına sebep olabilecek risk faktorlerini kontrol etmesinde faydalı olacağı düşünülmektedir. Bu çalışma da, dört sınıflandırma algoritmaları incelenmiştir ve bu algoritmalar standart Pima Yerlileri Diyabet (PID) verilerine uygulanmıştır. Sınıflandırma algoritmalarının sınıflandırma doğruluk performansları birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, Karar Vektör Makineleri (SVM) algoritması diğer sınıflandırma algoritmalarına göre daha iyi sonuçlar vermiştir.