Anne sağlığı riski için makine öğrenmesi modellerinin performans karşılaştırması
Performance comparison of machine learning models for maternal health risk
Yazar: ŞEYMA KARACA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yapay Zeka Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları = Child Health and Diseases

Özet:
Teknolojinin gelişmesiyle son zamanlarda sağlık sektöründe önemli hale gelen yapay zekâ çalışmaları sayesinde, hastalıkların teşhisi için yapay zekânın alt dallarından olan makine öğrenmesi oldukça yaygın kullanılmaktadır. Tez çalışmasında anne sağlığı riski üzerine bir veri seti kullanılarak belirlenen ölçütler düzeyinde hamilelikte riski belirlemeye yönelik sınıflandırma çalışması yapılması amaçlanmıştır. Çalışmada python programlama dili kullanılarak makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından lineer regresyon, destek vektör makineleri, karar ağacı algoritması, rastgele orman algoritması, çok katmanlı algılayıcı, naive bayes sınıflandırıcısı, k-en yakın komşu algoritması ve XGBoost sınıflandırıcı kullanılmıştır. Aynı zamanda her bir algoritma için temel bileşenler analizi ve lineer diskriminant analizi uygulanmış olup oluşturulan modellerin doğruluk oranlarına bakılarak tahminde bulunulmuştur. Test veri seti kullanılarak yapılan tahmin sonucunda en yüksek doğruluk oranı %84 ile rastgele orman algoritmasından elde edilmiştir. PCA dönüşümü kullanılarak yapılan tahmin sonucuna göre en yüksek doğruluk oranı %82 ile rastgele orman algoritması ve K-en yakın komşu algoritmasından elde edilmiştir. LDA dönüşümü  kullanılarak yapılan tahmin sonucuna göre ise en yüksek doğruluk oranı %85 ile karar ağacı algoritması ve K-en yakın komşu algoritmasından elde edilmiştir. Çalışmada, yapılan tahmin sonuçlarına ait hata matrislerine ve doğruluk tablolarına yer verilmiştir.

Abstract:
Thanks to artificial intelligence studies, which have become important in the health sector with the development of technology, machine learning, which is one of the sub-branches of artificial intelligence, is widely used for the diagnosis of diseases. In the thesis study, it was aimed to make a classification study to determine the risk in pregnancy at the level of criteria determined by using a data set on maternal health risk. In the study, linear regression, support vector machines, decision tree algorithm, random forest algorithm, multilayer perceptron, naive bayes classifier, k-nearest neighbor algorithm and XGBoost classifier were used by using python programming language. At the same time, principal components analysis and linear discriminant analysis were applied for each algorithm, and predictions were made by looking at the accuracy of the models created. As a result of the prediction made using the test data set, the highest accuracy rate was obtained from the random forest algorithm with 84%. According to the estimation result using the PCA transform, the highest accuracy rate was obtained from the random forest algorithm and K-nearest neighbor algorithm with 82%. According to the estimation result using LDA transform, the highest accuracy rate of 85% was obtained from the decision tree algorithm and the K-nearest neighbor algorithm. In the study, error matrices and truth tables of the estimation results are given.