DIABETES PREDICTION USING MACHINE LEARNING ALGORITHMS

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Şeyma Kızıltaş Koç

Danışman: Mustafa Yeniad

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Şeker hastalığı, çoğunlukla diyabet olarak bilinen, yüksek kan şekerine neden olan bir hastalıktır. Şeker hastalığında vücudunuz ya yeterli insülin üretmez ya da ürettiği insülini başarıyla kullanamaz. Yaş, obezite, kötü beslenme vb. faktörler diyabet hastalığına neden olabilir. Diyabet gözlerinize, böbreklerinize ve diğer organlarınıza zarar verebilir. Makine öğrenmesi algoritmaları birçok alanda olduğu gibi sağlık alanında yüksek performans göstermesi nedeniyle sıklıkla başvurulan bir tekniktir. Bu tezin amacı, aykırı ve eksik değerler içeren bir veri seti üzerinde diyabet sınıflandırma ve tahmin modeli oluşturmaktır. Bu modelin oluşum aşamasında, değer atama yöntemlerinin başarım oranına etkisi gösterilmiş ve farklı türde makine öğrenimi sınıflandırma algoritmaları uygulanmıştır. Bunlar literatürde sıkça kullanılan sınıflandırma algoritmalarıdır. Bu algoritmalar, Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi, Karar Ağaçları ve Naive Bayes sınıflandırma algoritmalarıdır. İlk olarak algoritmaların sınıflandırma başarıları karşılaştırılmış ve bu karşılaştırmalar, doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve F1 skoru oranları üzerinden yapılmıştır. Çalışmanın sonuçları karşılaştırıldığında % 91,67 doğruluk oranı ile %75 eğitim setine karşılık gelen %25 test setinde yapay sinir ağı algoritmasının diğer sınıflandırma algoritmalarına göre en yüksek sınıflandırma yüzdesine sahiptir.