Makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarını kullanarak inme tahmini performansını analiz etme
Analyzing stroke prediction performance using machine learning classification algorithms
Yazar: MURAT KÜLEKCİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNA APAK
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde, çevrenin mevcut durumu ve insanların yaşam tarzı seçimlerinin etkisiyle birçok hastalıkla karşı karşıya kalıyoruz. Bu hastalıkların erken tespiti ve öngörülmesi, hastalığın son aşamalarına ilerlemesini önlemek için gereklidir. İnme, beyin damarlarına etki eden bir hastalık olup, ölüm nedenleri arasında ön sıralarda yer alır ve hastalar üzerinde önemli bir mali yük oluşturur. Sağlıkla ilgili davranışlar, inme için büyük risk faktörleri arasında olup, önleme çalışmalarının odak noktası haline gelmiştir. İnme riski, yaşam tarzı değişkenlerini otomatik olarak teşhis edebilen çeşitli makine öğrenme algoritmaları kullanılarak tahmin edilmiştir.
Bu çalışmada, inmeyi tahmin etmek için Karar Ağacı (DT), Rastgele Orman (RF), Destek Vektör Makinesi (SVM), Naif Bayes (NB) ve K-En Yakın Komşu Algoritması (KNN) gibi beş denetimli makine öğrenme sınıflandırıcısı kullanılmıştır. 10 özelliğe sahip 5110 öğeden oluşan veri seti, tahmin için uygun hale getirilmek üzere önceden işlenmiştir. Ardından, bahsi geçen sınıflandırıcılar veri üzerinde eğitilmiştir ve karışıklık matrisi (Confussion Matrix), sınıflandırıcıların performansını değerlendirmek için kullanılmıştır. %95.8 doğrulukla (accuracy), Rastgele Orman (RF) algoritması, birkaç fizyolojik parametreye dayalı olarak inmeyi tahmin etmek için kullanılan veri setinde diğer tüm algoritmaları geride bırakmıştır.
Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak yapılan klinik inme tahmini, bir kişinin tıbbi geçmişi ve fiziksel aktivitesiyle karşılaştırıldığında daha etkili olabilir. Tüm bu teşhislerin yanı sıra, inme hastaları sürekli yoğun bakım gerektirir, bu da disiplinler arası bir ekip tarafından sunulabilir.

Anahtar Kelimeler: Karışıklık Matrisi, Makine Öğrenmesi, Rastgele Orman Sınıflandırıcısı, İnme

Abstract:
Nowadays, we are facing many diseases due to the current state of the environment and the impact of people's lifestyle choices. Early detection and prediction of these diseases are necessary to prevent them from progressing to their final stages. Stroke is a disease that affects the brain's blood vessels, ranks among the leading causes of death, and imposes a significant financial burden on patients. Health-related behaviors are major risk factors for stroke and have become the focus of prevention efforts. The risk of stroke has been predicted using various machine learning algorithms that can automatically diagnose lifestyle variables.
In this study, five supervised machine learning classifiers were used to predict stroke: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), and K-Nearest Neighbors Algorithm (KNN). The dataset, consisting of 5110 items with 10 features, was pre-processed to be suitable for prediction. Then, the mentioned classifiers were trained on the data, and the confusion matrix was used to evaluate the performance of the classifiers. With 95.8% accuracy, the Random Forest (RF) algorithm outperformed all other algorithms in predicting stroke based on a dataset involving several physiological parameters.
Clinical stroke prediction using machine learning algorithms can be more effective compared to relying solely on a person's medical history and physical activity. In addition to all these diagnostics, stroke patients require continuous intensive care, which can be provided by an interdisciplinary team.

Keywords: Confusion Matrix, Machine Learning, Random Forest Classifier, Stroke