Using machine learning algorithms for orthopedic classification
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 704875
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Tahmin ve sınıflandırma, makine öğrenimi algoritmalarının çözdüğü iki problem sınıfıdır. uygulanır. Tahmin algoritması, bir veya daha fazla özellik değeri alır ve sonucu tahmin eder. sürekli. Sınıflandırma algoritması, kategorik tahminde bulunmak için bir veya daha fazla özellik değeri alır. sonuç. Bir hedef değişkenin sınıflandırma sonucu ikili veya çok terimli olabilir. NS Lojistik Regresyon algoritması, kategorik bir sonucu modellemek için sınıflandırma için kullanmış olabilir ve uygulamalarının çoğu tıp alanında bulunur. Farklı makine öğrenimi algoritmaları, ancak aynı veri kümesine uygulanabilir, ancak hangi ML algoritmasının karşılaştırmalı olarak daha iyi olduğunu kanıtlayacaktır verilerin doğasına ve verilere uygulanan ön işlemeye bağlıdır. Burada, üç lojistik regresyon, karar ağacı ve K-NN algoritmaları veri setine uygulanmış ve karşılaştırılmıştır. karışıklık matrisi kullanılarak
Özet (Çeviri)
Prediction and classification are the two class of problems to which machine learning algorithms are applied. Prediction algorithm takes one or more feature values and predict outcome that is continuous. Classification algorithm takes one or more feature values to predict categorical outcome. The classification outcome of a target variable may be binary or multinomial. The Logistic Regression algorithm can have used for classification to model a categorical outcome and many of its application are found in medical field. Different machine learning algorithms can be applied on same dataset, however, which ML algorithm will comparatively prove better depends upon the nature of the data and preprocessing applied on the data. Here, three algorithms logistic regression, decision tree and K-NN are applied on the dataset and compared using confusion matrix.
Benzer Tezler
- Vestibüler sistem kaynaklı rahatsızlıkların kuvvet algılayıcıları tabanlı analizi
Force sensor based analysis of vestibular system disorders
TUNAY ÇAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
- Bipolar parsiyel protez uygulanmış kalça kırıklı hastalarda makine öğrenme yöntemleri ile perioperatif prognoz ve maliyet analizi
Perioperative prognosis and cost analysis in patients who have undergone bipolar hemiarthroplasty with hip fracture by using machine learning algorithms
KEMAL ZENCİRLİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Ortopedi ve TravmatolojiAtatürk ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER SELİM YILDIRIM
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ÇAĞATAY ENGİN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile sakrum kemiği üzerine bir karar destek sisteminin oluşturulması
Designing a decision support system on the sacrum bone using machine learning methods
FERHAT KILIÇ
Doktora
Türkçe
2024
BiyomühendislikYozgat Bozok ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL ALTIN
- Travma sonrası kemik kırıklarının tespitinde bilgisayarlı görü ve derin öğrenme algoritmaları
Computer vision and deep learning algorithms on post-traumatic bone fractures detection
MUHAMMED TAHA ZEREN
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEHER ARSLANKAYA
- Proksimal junctional kifoz gelişim nedenlerinin makine öğrenmesi yöntemiyle tespiti
Determining reasons of proximal junctional kyphosis by using machine learning algorithms
SALİH KAYA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Ortopedi ve TravmatolojiAtatürk ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN YILAR
DR. KEMAL ZENCİRLİ