Predicting heart diseases by using machine learning methods
Makine öğrenme yöntemleriyle kalp hastalıklarını tahmin etme
- Tez No: 449331
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EROL ÖZÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Maden Mühendisliği ve Madencilik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mining Engineering and Mining
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Kalp hastalıkları dünyada bir numaralı ölüm nedeni olarak sıralanmaktad, Bu tezin amacı kalp hastalığı tahmin etmek için gürbüz bir yöntem bulmaktır. UCI makine öğrenme veritabanından elde edilen 297 vaka, 14 nitelik ve 2 sınıf içeren bir veriseti kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında kalp hastalığı tahmin etmek için yapay sinir ağı, destek vektör makinesi (DVM) ve k-yakın komşu gibi üç farklı makine öğrenme yöntemi işe koşulmuştur. En iyi performans yapay sinir ağları kullanıldığında elde edilmiştir. Sonuçlar tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Heart diseases are ranked as number one cause of death in the world. The aim of this thesis is to find a robust method for predicting heart disease. A dataset obtained from the UCI machine learning warehouse consisting of 297 cases and 14 features with 2 classes of attributes was used. In this thesis three different machine learning methods, namely Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) and K-nearest neighbor (KNN) were used to predict heart disease. The best performance was obtained when ANN was used. The results have been discussed.
Benzer Tezler
- Machine learning approach for predicting severity of obstructive sleep apnea syndrome
Obstrüktif uyku apnesinin şiddetinin tahminlenmesinde makine öğrenmesi yaklaşımı
ONURHAN HAMZAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR
- Genom-boyu ilişki çalışmalarında poligenik risk skorunun makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi
Prediction of polygenic risk score by machine learning and deep learning methods in genome-wide association studies
RAGIP ONUR ÖZTORNACI
Doktora
Türkçe
2021
BiyoistatistikMersin ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN
PROF. DR. CEMİL ÇOLAK
- Sürdürülebilir hava kalitesi için yapay zeka yöntemleri ile partiküler madde tahmininin modellenmesi
Modeling particulate matter estimation with artificial intelligence methods for sustainable air quality
SALİHA ÇELİKCAN BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TOROS
- Makine öğrenmesi algoritmaları ile kalp hastalığı tahmini
Heart disease prediction with machine learning algorithms
YÜKSEL AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT FİRLAR
- Kronik obstrüktif akciğer hastalığı teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yeni bir yöntem geliştirilmesi
Development of a new machine learning-based method for the diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease
ENGİN MELEKOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK