Diyabet tespitinde makine öğrenmesi algoritmaları yaklaşımını kullanarak yapılmış bir çalışma
A study using the approach of machine learning algorithm in detection of diabetes
Yazar: AYŞE DOĞRU
Danışman: PROF. DR. MURAT ARI ; DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM BUYRUKOĞLU
Çankırı Karatekin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Klasik yöntemlerle diyabet hastalığının erken tanı konulmasında ve teşhis edilmesinde kullanılan belirti ve bulgular her zaman yeterli olmayabilir. Bu tez çalışmasında, makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak diyabet hastalığına tanı ve teşhis konulmasında klasik yöntemler dışında farklı bir bakış açısı geliştirilmeye çalışılmıştır. Çalışmada UCI Machine Learning Repository'den temin edilen Early-stage diabetes risk prediction veri kümesi kullanılmıştır. Veri seti 320'si diyabet hastası, 200'ü diyabet hastası olmayan 520 hasta kaydından oluşmaktadır. Hasta profil bilgileri 16 öznitelik ve diyabetli ve diyabetli olmadığını gösteren bir sınıf bilgisinden oluşmaktadır. Veri seti eğitim (%70) ve test (%30) veri seti olmak üzere iki kısma ayrılmıştır. Veri setinden daha iyi performans alabilmek için veri ön işleme adımları uygulanmıştır. Öznitelik seçim tekniklerinden ki-kare yöntemi kullanılarak 9 özellik (Polydipsia, Polyuria, Sudden weight loss, Partial paresis, Gender, Irritability, Polyphagia, Alopecia, Age) seçilmiştir. Doğruluk performansını arttırmak için 10 kat çapraz doğrulama yapılmıştır. Modelimizin sınıflandırma performans kalitesini arttırmak için doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1-skor ve ROC eğrisi doğrulama metrikleri kullanılmıştır. Tez çalışmasındaki amacımız, diyabet hastalığını tahmin edebilmek için tek tabanlı makine öğrenmesi algoritmaları (Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu, Naif Bayes ve Yapay Sinir Ağları) ve topluluk makine öğrenmesi (Karar Ağacı, Rastgele Orman, AdaBoost, Gradyan Arttırma, XGBoost, Oylama (Voting), Super Learner) algoritmaları ile doğruluk performanslarını karşılaştırmaktır. En yüksek doğruluk tahmini %99,4 değer ile Super Learner topluluk öğrenme algoritmasıyla elde edilmiştir. Bu çalışmada, Early-stage diabetes risk prediction veri setini kullanarak diyabet hastalığının tahmininde topluluk öğrenmesi algoritmalarının tek tabanlı makine öğrenmesi algoritmalarından daha iyi kabul edilebileceği anlamına gelmektedir. Bu yöntemle hekime yardımcı olması amacıyla diyabet hastalığının erken teşhis edilmesi hedeflenmiştir.

Abstract:
The signs and symptoms used in the early detection and diagnosis of diabetes with classical methods may not always be sufficient. In this thesis, it has been tried to develop a different perspective other than classical methods in the detection and diagnosis of diabetes by using machine learning algorithms. The Early-stage diabetes risk prediction dataset obtained from UCI Machine Learning Repository was used in the study. The dataset consists of 520 patient records, 320 of whom are diabetic and 200 are not. The patient profile information consists of 16 attributes and class information indicating diabetic and non-diabetic. The data set is divided into two parts as training (70%) and test (30%) dataset. Data preprocessing steps were applied to get better performance from the dataset. Nine features (Polydipsia, Polyuria, Sudden weight loss, Partial paresis, Gender, Irritability, Polyphagia, Alopecia, Age) were selected using the chi-square method, one of the feature selection techniques. To improve the accuracy performance, 10-fold cross-validation was performed. Accuracy, precision, sensitivity, F1-score, and ROC curve validation metrics were used to improve the classification performance quality of our model. Our aim in the thesis study is to compare the accuracy performances of single-based machine learning algorithms (Logistic Regression, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, and Artificial Neural Networks) and ensemble machine learning algorithms (Decision Trees, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost Voting, Super Learner) which are used to predict diabetes. The highest accuracy estimate was obtained with the Super Learner ensemble learning algorithm, with a value of 99,4%. This study means that ensemble machine learning algorithms can be considered better than single-based machine learning algorithms in predicting diabetes by using the Early-stage diabetes risk prediction dataset. This method is aimed at early detection of diabetes to assist the clinics.