Veri madenciliği ile otizm belirlenmesi
Autism diagnosis with data mining
- Tez No: 667563
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ PARVANEH SHAMS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bu çalışmada, otizm konusunda net bir teşhisin hemen konulamaması, Türkiye'de ve dünyada otizm teşhisi konan çocuk sayısının hızla artması ancak farkındalığın çok az olması problemlerinin çözümüne fayda sağlayabilmek amacıyla makine öğrenmesi ve veri madenciliği tekniklerinden yararlanılmıştır. Otizm için kesin tanı koyan bir test henüz geliştirilmediği için tanı koymada en etkili sonuç elde etmeyi sağlayan QCHAT adı verilen testin sonuçlarına göre veriler analiz edilip, sonuçların görsel açıdan kolay anlaşılabilmesi için veri görselleştirme de yapılarak veri madenciliği algoritmalarının hangisinin daha yüksek doğruluk değeri verdiği karşılaştırılmıştır. Ayrıca bu çalışmada kullanılan Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Naif Bayes, Destek Vektör Makinesi ve Rastgele Orman algoritmaları RapidMiner programında analiz edilip çıkan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Hangi algoritmanın en yüksek doğruluğu verdiğini ölçmek adına Doğruluk (Accuracy Analizi), sınıflandırma hatasının hangi algoritmada en fazla olduğunu bulmak adına Sınıflandırma Hatası (Classification Error) Analizi, hassasiyetin hangi algoritmada en fazla olduğunu bulmak adına Hassasiyet (Precision) Analizi yapılmıştır. Aynı zamanda Geri Çağırma, Testin Doğruluğu, Gerçek Pozitifler Oranı ve Belirlilik Analizleri de yapılıp, sonuçlar algoritma bazında karşılaştırılmıştır. Kaggle sitesinden alınan otizm veri seti ile Jupyter Notebook'ta yapılan analize göre en yüksek doğruluğu Lojistik Regresyon algoritması vermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, machine learning and data mining techniques were utilised to help solving the problems such as inability to make a clear diagnosis in autism, rapid increase of the number of children diagnosed with autism in Turkey and in the world. Since a test with a definitive diagnosis for autism has not been developed yet, the data was analyzed according to the results of the test called QCHAT, which provides the most effective result in making a diagnosis, and which data mining algorithms give higher accuracy value was compared by performing data visualization in order to understand the results easily. In addition, Logistic Regression, Decision Trees, Naive Bayes, Support Vector Machine and Random Forest algorithms were analyzed in RapidMiner and the results were compared. Accuracy Analysis was performed to measure which algorithm gives the highest accuracy, Classification Error Analysis to find out which algorithm has the highest classification error, and Precision Analysis to find out which algorithm has the highest sensitivity. At the same time; Recall, F-Measure, Sensitivity and Specificity Analyzes will be performed and the results were compared based on the algorithm. According to the analysis performed in Jupyter Notebook with the autism data set taken from the Kaggle website, the Logistic Regression algorithm gave the highest accuracy.
Benzer Tezler
- Çocuklar için otizm spektrum bozukluğunun veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Başlık çevirisi yok
SÜMEYYE ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mühendislik BilimleriBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE ŞİŞECİ ÇEŞMELİ
- Büyük veri kümelerinde sınıflandırma problemi için yeni bir algoritma ve bir uygulama
A new algorithm and an application for the classification problem in big data sets
HATİCE ŞENOZAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU SOYLU
- Veri madenciliği ile çocukluk çağındaki akut romatizmal ateşin kalp hastalığına etkilerinin analizi
Analysis of effects of acute rheumatic fever in childhood on heart disease with data mining
İLKİM ECEM EMRE
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
YRD. DOÇ. DR. YALÇIN ÖZKAN
- Veri madenciliği ile yazılım mühendisliği dersi projelerinin iyileştirilmesi
Improvement of software engineering studies projects with data mining
PINAR CİHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OYA KALIPSIZ
- Veri madenciliği ile geliştirilen bir akıllı buzdolabı ve market sepet analizi sistemi
A smart refrigerator developed by data mining and market basket analysis system
ENGİN OĞUZAY
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM UÇAR