Veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarının performans karşılaştırması: Tiroid hastalığının tahmini üzerinde bir uygulama
Performance comparison of data mining classification algorithms: An application on the prediction of thyroid disease
- Tez No: 693469
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖTÜKEN SENGER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Hastalar, Sınıflandırma, Tiroid hastalıkları, Veri madenciliği, Yapay sinir ağları, Patients, Classification, Thyroid diseases, Data mining, Artificial neural networks
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kafkas Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tiroid bir endokrin bez olup vücutta metabolik olarak tüm faaliyetleri etkileyen tiroid hormonlarının üretilip kontrol edilmesini sağlar. Tiroid bezinin düzgün çalışmaması sonucu çeşitli hastalıklar meydana gelmektedir. Bu çalışmada, tiroid hastalığının doktorlar tarafından erken teşhis edilmesine yardımcı olmak ve yeni gelen hastaların tiroid hastası olup olmadığını tahmin etmek amacıyla Kafkas Üniversitesi Sağlık Araştırma ve Uygulama Merkezi ile Harakani Devlet Hastanesi'nden alınan 2019-2021 tarihine kadar olan tiroid hastaları veri seti üzerinde veri madenciliği teknikleri ile farklı sınıflandırma algoritmaları uygulanmıştır. Alınan veri setinde veriler gerekli ön işleme ve normalizasyon işlemlerinden geçirilerek analize uygun hale getirilmiştir. Tiroid hastalığı için belirleyici faktörler; kişiye ait yaş, cinsiyet, hamilelik, guatr, TSH, FT3, FT4, Anti-TPO, Anti-TG test sonuçları olduğu için bu parametreler üzerinde işlem yapılmıştır. WEKA açık kaynak kodlu veri madenciliği programı yardımı ile C4.5 Karar Ağacı, Rastgele Orman, Naive Bayes, Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı, K En Yakın Komşu, sınıflandırma algoritmaları uygulanarak analiz sonucunda başarı performansları karşılaştırılmıştır. Uygulanan yöntemler sonucunda en başarılı tahmin algoritmasının C4.5 Karar Ağacı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Thyroid is an endocrine gland and provides the production and control of the thyroid hormones, which affect all metabolic activities in the body. Various diseases occur because of the thyroid gland not working properly. In this study, data mining techniques and different classification algorithms have been used to help doctors diagnose thyroid disease early and to predict whether new patients have thyroid disease. On the data set of thyroid patients taken from Kafkas University Health Research and Application Center and Harakani State Hospital between 2019-2021. In the received data set, the data were made suitable for analysis by undergoing the necessary pre-processing and normalization processes. All analysis have been made on age of patience, gender, pregnancy, goiter, TSH, FT3, FT4, anti-TPO, anti-TG test results due to these parameters is the determination factor of thyroid disease. C4.5 Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Multilayer Artificial Neural Network, K Nearest Neighbor, classification algorithms are applied to data set via WEKA which is an open-source data mining program, and success performances is compared regarding to the analysis results. In consequence of the applied methods, it has been observed that the most successful classification algorithm is C4.5 Decision Tree.
Benzer Tezler
- İşletmelerde veri örgütlenmesi ve yönetim açısından bilgi sistemleri
Başlık çevirisi yok
FAHAMET TOPALOĞLU
- Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama
Başlık çevirisi yok
DİDEM ÖZPULAT
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
İstatistikEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET İKİZ
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Bentonitlerde değişebilir katyonların katman yapısına etkilerinin x-ışınları kırınım yöntemi ile incelenmesi
Başlık çevirisi yok
İLHAN AKSOY
Doktora
Türkçe
1986
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN ARMAĞAN