Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak kalp hastalığı tahminleri
Heart disease predictions utilizing machine learning technique
- Tez No: 924261
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUTLU AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 46
Özet
Makine öğrenimi, günümüzde en hızlı gelişen teknolojilerden biri olup pek çok farklı alanda geniş çapta uygulanmaktadır. Sağlık sektörü, bu yeni teknolojiden önemli ölçüde yararlanmaktadır. Son yıllarda, kalp krizi ve kalp yetmezliği tüm yaş gruplarında giderek daha yaygın hale gelmiştir. Kalp yetmezliği, çeşitli sebeplerden dolayı kalbin kanı etkili bir şekilde pompalayamadığı durumlarda meydana gelmektedir. Her yıl dünya genelinde yaklaşık 17,9 milyon kişi kalp hastalıkları nedeniyle hayatını kaybetmektedir. Bu çalışmada, 918 kayıt içeren bir veri seti analiz edilmiş; eksik veriler, aykırı değerler gibi unsurlar dikkate alınarak gerekli veri işlemleri gerçekleştirilmiştir. Standartlaştırmanın ardından, veri setine sınıflandırma amacıyla çeşitli makine öğrenimi algoritmaları uygulanmıştır. Amaç, en yüksek doğruluk, tahmin gücü ve ilgili performans ölçütlerini elde etmektir. Sınıflandırma modellerinin performansını artırmak için GridSearchCV fonksiyonu kullanılarak optimum parametreler belirlenmiş ve sonraki analizler bu parametrelerle yürütülmüştür.
Özet (Çeviri)
Machine learning is one of the fastest-growing technolohies today and widely applied accross various fields. The healthcare sector significantly benefits from this emerging technology. In recent years, heart attacks and heart failure have become increasingly prevalent across all age groups. Heart failure occurs when the heart is unable to pump blood effectively due to various underlying causes. Each year, approximately 17.9 million people die from heart disease worldwide. In this study, a dataset containing 918 records was analyzed, addressing missing data, outliers, and performing relevant data manipulations. Following standardization, various machine learning algorithms were applied to the dataset for classification purposes. The objective was to achieve the highest accuracy, predictive power, and related performance metrics. To enhance the performance metrics in the classification models, the GridSearchCV function was utilized to determine optimal parameters, and subsequent analyses were conducted using these parameters.
Benzer Tezler
- Heart disease prediction using machine learning
Makine öğrenmesi kullanarak kalp hastalığı tahmini
MOHAMED ALI YOUSSOUF MOHAMED ALI YOUSSOUF
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT TÜRK
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Optimization of heart disease prediction by improving machine learning results without need more data
Başlık çevirisi yok
MOHAMMED GHASSAN ADNAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Heart disease prediction project
Kalp hastalıklarını önleme projesi
RUBA AYAD YOUSIF AL-SAMMARRAIE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU