Naive bayes ile otistik spektrum bozukluğu tanısı koyma
Diagnosing autistic spectrum disorder with naïve bayes
- Tez No: 840903
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HİDAYET TAKCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Otizm kişinin çevresiyle uygun ilişkiler kuramadığı gelişimsel bir bozukluktur. Otizm erken teşhisi kişinin erken yaşta eğitilip çevresiyle olan ilişkisinin düzenlenmesinde hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmada, otizm teşhisinin geç konulması sebebiyle kişilerin yaşadığı sorunların çözümüne katkı sağlayabilmek için Naive Bayes algoritmasıyla hastalığa erken tanı konulması amaçlanmıştır. Çalışmanın gerçekleştirilebilmesi için veri setinde otizmli bireylerin çocukluk, ergenlik ve yetişkinlik dönemleri ele alınmıştır. Veriler üzerinde; aykırılıkların ayıklanması, eksik verilerin doldurulması, öznitelik ağırlığına göre özellik seçimi yapılması ve parametre optimizasyonu sonrası eğitilen modellerin başarı oranları ile ham veri üzerinden parametre optimizasyonu yapılmadan elde edilen modellerin başarı oranları karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışmalar neticesinde parametre optimizasyonu yapılmamış veri setine oranla; yetişkin veri setinde modelin başarısı % 2.27, ergen veri setinde %7.01 ve çocuk veri setinde %3.78 performans artışı gözlemlenmiştir. Bu çalışma, veri ön işleme teknikleri ve parametre optimizasyon işlemleri sonrası başarı oranlarının arttığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Autism is a developmental disorder in which a person cannot establish appropriate relationships with their environment. Early diagnosis of autism is of vital importance in educating the person at an early age and regulating his relationship with his environment. In this study, it is aimed to diagnose the disease early with the Naive Bayes Machine Learning algorithm in order to contribute to the solution of the problems experienced by people diagnosed with autism due to the late diagnosis of autism. In order to carry out the study analysis, the infancy, adolescence and adulthood periods of people with autism were discussed in the data set. These periods were categorically examined separately in the data set. The success rates of the models trained after removing outlier data, filling in missing data, selecting features according to the feature weight and parameter optimization, and the success rates of the models obtained from raw data and without parameter optimization were evaluated. In the study with the adult data set, 2.27% performance increase was observed in the success of the model, 7.01% in the study with the adolescent data set, and 3.78% in the study conducted with the child data set. This study shows that success rates are increased after data preprocessing techniques and parameter optimization processes.
Benzer Tezler
- Naive bayes yöntemi ile blog içeriklerinin sınıflandırılması
Blog content classification with naive bayes technique
ONUR DEĞERLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. O. AYHAN ERDEM
- Naive Bayes Algoritması ile Türkiye Sağlık Araştırması Verilerinin sınıflandırılması
Classification of Turkish Health Survey Data Using the Naive Bayes Algorithm
ÜMMÜ SELMA GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
BiyoistatistikGiresun ÜniversitesiVeri Bilimi ve Analitiği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESİN AVCI
- Integrated binary artificial bee colony algorithm with NAÏVE bayesian classifier for network intrusion detection system
Ağ saldırı tesbit sistemi için NAÏVE bayes sınıflandırıcı ile yapay arı koloni algoritmasının birlikte kullanımı
ZAID OSAMAH ALZORQI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
- Metin madenciliği ile metin sınıflandırma
Text categorization with text mining
İSMAİL FERHAT PİLAVCILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
- Türk dili için çoklu sınıflandırıcı yöntemler ile duygu sınıflandırma
Sentiment classification with multiple classifier systems for turkish language
MEHMET NANĞIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. ÇAĞATAY ÇATAL