Makine öğrenmesi ile covid-19 teşhisi
Covid-19 diagnosis with machine learning
Yazar: BÜŞRA ÇAKI
Danışman: PROF. DR. NAKİFE YASEMİN TOPALOĞLU ; DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET EGESOY
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tezde, makine öğrenmesi algoritmaları ile Covid-19 teşhisinde kullanılan 
algoritmaların performanslarının karşılaştırması ve analizinde kullanılan yöntemler
ele alınmıştır. Algoritmaları karşılaştırmak için doğruluk, f1 puanı, duyarlılık, geri 
çağırma ve eğri altında kalan alan değerlendirme metrikleri kullanılmıştır.
Makine öğrenme algoritmaları karşılaştırıldığında lojistik regresyon 0,89 eğri 
altında kalan alan ile Covid-19 teşhisinde en başarılı algoritma olarak görülmektedir. 
Karşılaştırma kriterlerine bakıldığında naif bayes algoritmasında en düşük yanlış 
negatif oranı gözlemlenmiştir. Hastalık gibi problemleri ele alırken makine öğrenme 
algoritmalarının değerlendirmesinde farklı bir performans değerlendirme kriterinin 
eklenmesine ihtiyaç duyulmuştur.
Algoritmaların karşılaştırılmasında maliyet fonksiyonunu da içeren teşhis etiği 
ölçümü (TEÖ) önerilmiştir. Teşhis etiği ölçümüne göre en başarılı algoritma rastgele 
orman algoritması olmuştur. Algoritmanın başarısında veri setinin dengeli olması 
etkilidir. Veri seti dengelendiğinde rastgele orman algoritmasının alıcı işlem 
karakteristik eğrisi altında kalan alan 0,85'ten 0,96'ya yükselmiştir. Algoritmaların 
performansını artırmak için topluluk öğrenme algoritmalarından biri olan yığınlama 
algoritması kullanılmıştır. Yığınlama algoritması ile performansın arttığı 
görülmüştür. Çalışmada makine öğrenmesi algoritmalarının performansları ve 
uygulanan yöntemlerin algoritma başarısına etkisi incelenmiştir.

Abstract:
In this thesis, the methods used to compare and analyze the performances 
of machine learning algorithms and algorithms used in Covid-19 diagnosis are 
discussed. Accuracy, f1 score, sensitivity, recall, and area under the curve 
evaluation metrics were used to compare the algorithms.
When machine learning algorithms are compared, logistic regression is 
seen as the most successful algorithm in Covid-19 diagnosis with 0.89 area under 
the curve. Looking at the comparison criteria, the lowest false negative rate was 
observed in the naive bayes algorithm. There was a need to add a different 
performance evaluation criterion in the evaluation of machine learning algorithms 
when dealing with problems such as disease.
Diagnostic ethics measurement (DEM), including cost function, has been 
proposed for the comparison of algorithms. According to the diagnostic ethics 
measurement, the most successful algorithm was the random forest algorithm. The 
balancedness of the data set is effective in the success of the algorithm. When the 
data set was balanced, the area under the receiver operation characteristic curve of 
the random forest algorithm increased from 0.85 to 0.96. To improve the 
performance of the algorithms, the stacking algorithm, which is one of the 
ensemble learning algorithms, has been used. It has been observed that the 
performance has increased with the stacking algorithm. In the study, the 
performances of machine learning algorithms and the effect of the applied 
methods on the success of the algorithm were examined.