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: 63
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
- Yapay zeka ile ortak yönelimli web sitelerinin tespiti
Detection of common tendentious websites with artificial intelligence
HASİBE BÜŞRA DOĞRU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAHYA ŞİRİN
- Gen ifade verilerinde öznitelik seçimi ve sınıflandırma
Feature selection and classification on gene expression data
MAHMUT KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Classification of Cohesin family using class-specific motifs
Cohesın ailesinin sınıfa özel motifler ile sınıflandırılması
MİTHAT ERCÜMENT ESER
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. REİS BURAK ARSLAN
- Daha inandırıcı oyun karakterleri için bayes ve Q-learning tabanlı yaklaşım
A bayesian Q-learning based approach to improve believability of fps game agents
OSMAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÇELİKCAN
- Eksik değerleri en olası değer ile doldurmanın sınıflandırma algoritmaları üzerinden karşılaştırılması
Comparison of filling missing values with the best fit over classification algorithms
ÇAĞDAŞ KEKLİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CENGİZ ÖRENCİK