Geri Dön

Sınıflama ve regresyon ağaçları tekniği ile kalp hastalıklarına etki eden bazı faktörlerin belirlenmesi

Determination of some factors influencing heart diseases by using classification and regression trees technique

  1. Tez No: 526513
  2. Yazar: ONUR KÖSE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM DENİZ BAŞAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Karar ağaçlarının algoritmalarından olan CHAID ve CART teknikleri; kullanımının ekonomik olması ve hızlı sonuç vermesi nedeniyle, veri işlemede sıkça kullanılan tekniklerdendir. CART ve CHAID algoritmalarının en önemli özellikleri sürekli ve kategorik verileri aynı anda modele dahil edebilmesi, bağımlı değişkenler üzerinde etkili olan bağımsız değişkenleri bir ağaç diyagramı üzerinde kolayca gösterilip özetlenebilmesidir. Bu çalışmada; University of California bünyesinde veri setlerini barındıran bir platformdan alınan kalp hastalığına etki eden 38 adet faktör kullanılmıştır. Bu faktörlerin değerlendirilmesi; Sınıflama ve Regresyon Ağaçı (CART) ve Otomatik Ki-Kare Etkileşim Belirleme (CHAID) algoritmaları kullanılarak oluşturulmuştur ve çıkan sonuçlar birbirleriyle karşılaşırılarak yorumlanmıştr.

Özet (Çeviri)

CHAID and CART techniques which are the algorithms of desicion trees and are frequently used techniques in terms of getting quick result and being economic. The most important features of CART and CHAID algorithms that; incorporating the categorized and continuous data at the same time, summarising and showing the independent variables on a diagram tree which are effect on dependent variables. In this study, 38 factors related to heart diseases are studied and data were taken from a platform which has data sets in University of California. These factors were evaluated by Classification and Regression Tree (CART) and Chi-Squared Automatic Interaction Detector (CHAID) algorithms and the results were interpreted by comparing to one another

Benzer Tezler

  1. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  3. Sınıflama ve regresyon ağaçları

    Classification and regression trees (CART)

    GÜLHAN OREKİCİ TEMEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    BiyoistatistikMersin Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HANDAN ÇAMDEVİREN

  4. CHAID ve CART analiz yöntemlerinin uygulamalı karşılaştırılması

    CHAID and CART as a practical comparison of analysis methods

    YASİN İNAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RECEP ERYİĞİT

  5. Nitelikli mısır genotiplerinde bazı tohum özelliklerinin genetik analizi ve canlılık tespitinde kullanılan farklı yöntemlerin karşılaştırılması

    Genetic analysis of seed viability in speciality maize genotypes and comparison of different methods used in seed viability determination

    FATİH YAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH KAHRIMAN