Veri madenciliği ile otizm belirlenmesi
Autism diagnosis with data mining
Yazar: ELİF ÖZTAD
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ PARVANEH SHAMS
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışmada, otizm konusunda net bir teşhisin hemen konulamaması, Türkiye'de ve dünyada otizm teşhisi konan çocuk sayısının hızla artması ancak farkındalığın çok az olması problemlerinin çözümüne fayda sağlayabilmek amacıyla makine öğrenmesi ve veri madenciliği tekniklerinden yararlanılmıştır. Otizm için kesin tanı koyan bir test henüz geliştirilmediği için tanı koymada en etkili sonuç elde etmeyi sağlayan QCHAT adı verilen testin sonuçlarına göre veriler analiz edilip, sonuçların görsel açıdan kolay anlaşılabilmesi için veri görselleştirme de yapılarak veri madenciliği algoritmalarının hangisinin daha yüksek doğruluk değeri verdiği karşılaştırılmıştır. Ayrıca bu çalışmada kullanılan Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Naif Bayes, Destek Vektör Makinesi ve Rastgele Orman algoritmaları RapidMiner programında analiz edilip çıkan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Hangi algoritmanın en yüksek doğruluğu verdiğini ölçmek adına Doğruluk (Accuracy Analizi), sınıflandırma hatasının hangi algoritmada en fazla olduğunu bulmak adına Sınıflandırma Hatası (Classification Error) Analizi, hassasiyetin hangi algoritmada en fazla olduğunu bulmak adına Hassasiyet (Precision) Analizi yapılmıştır. Aynı zamanda Geri Çağırma, Testin Doğruluğu, Gerçek Pozitifler Oranı ve Belirlilik Analizleri de yapılıp, sonuçlar algoritma bazında karşılaştırılmıştır. Kaggle sitesinden alınan otizm veri seti ile Jupyter Notebook'ta yapılan analize göre en yüksek doğruluğu Lojistik Regresyon algoritması vermiştir.

Abstract:
In this study, machine learning and data mining techniques were utilised to help solving the problems such as inability to make a clear diagnosis in autism, rapid increase of the number of children diagnosed with autism in Turkey and in the world. Since a test with a definitive diagnosis for autism has not been developed yet, the data was analyzed according to the results of the test called QCHAT, which provides the most effective result in making a diagnosis, and which data mining algorithms give higher accuracy value was compared by performing data visualization in order to understand the results easily. In addition, Logistic Regression, Decision Trees, Naive Bayes, Support Vector Machine and Random Forest algorithms were analyzed in RapidMiner and the results were compared. Accuracy Analysis was performed to measure which algorithm gives the highest accuracy, Classification Error Analysis to find out which algorithm has the highest classification error, and Precision Analysis to find out which algorithm has the highest sensitivity. At the same time; Recall, F-Measure, Sensitivity and Specificity Analyzes will be performed and the results were compared based on the algorithm. According to the analysis performed in Jupyter Notebook with the autism data set taken from the Kaggle website, the Logistic Regression algorithm gave the highest accuracy.