Türkiye'de COVID-19 günlük vaka sayısının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi
Prediction COVID-19 cases per day with machine learning algorithms in Turkey
Yazar: ERTÜRK SÜTCÜ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ PERİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Sınıflandırma = Classification ; Vaka sayıları = Case numbers

Özet:
COVID-19 enfeksiyonu 2019 yılının Aralık ayında ortaya çıkmış olup, Dünya Sağlık Örgütü tarafından 11 Mart 2020'de pandemi olarak tanımlanmıştır. Pandemi sürecinde vaka sayılarının kontrol altına alınması için sosyal alanlarda kısıtlama ve sokağa çıkma yasağı gibi önlemler alınmıştır. Pandemi sürecinde vaka sayılarına yönelik tahminlerin yapılması önemlidir. Vaka sayısı tahmininin yapılmasında kullanılan zaman serisi analizi, bölmeli model ve makine öğrenmesi gibi kullanılan tahminleme yöntemleri bulunmaktadır. Bu araştırmada COVID-19 vaka sayısının tahmin edilmesinde Destek Vektör Makinesi Algoritması (SVM), Karar Ağacı Algoritması (DT), Naive Bayes Algoritması (NB), K-En Yakın Komşu Algoritması (KNN) ve Rastgele Orman Algoritması (RF) olarak 5 makine öğrenme algoritması üzerinde çalışılmıştır. Algoritmaların tahmin performansı doğruluk, duyarlılık ve kesinlik değerleri ile belirlenmiştir. PCA yöntemi kullanıldığında doğruluk değeri en yüksek RF algoritmasında, duyarlılık ve kesinlik değeri en yüksek SMV algoritmasında saptanmıştır. Bu yöntemin kullanılması sonucunda en düşük doğruluk NB algoritmasında, duyarlılık ve kesinlik değerleri en düşük NB ve DT algoritmalarında elde edilmiştir. PCA yöntemi kullanıldığında tüm algoritmalarda doğruluk, duyarlılık ve kesinlik değerleri AVM'ler Açık/Kapalı veri setinde en yüksek düzeyde bulunmuştur. Okullar Açık/Kapalı, Restaurantlar Açık/Kapalı ve AVM'ler Açık/Kapalı veri setinde RF algoritması ile tahminde sırasıyla %95, %88 ve %90 başarı oranı bulunmuş iken; Sokağa Çıkmak Yasak verisi için DT Algoritması ile tahminde %85 başarı oranı elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Covid-19 vaka sayısı, Sınıflandırma algoritması, Rastgele orman algoritması

Abstract:
COVID-19 infection emerged in December 2019 and was defined as a pandemic by the World Health Organization on March 11, 2020. During the pandemic process, measures such as restrictions in social areas and curfews have been taken. It is important to make estimates for the number of cases during the pandemic process. There are estimation methods used in estimating the number of cases, such as time series analysis, divisional model and machine learning. In this research, 5 machines as Support Vector Machine Algorithm (SVM), Decision Tree Algorithm (DT), Naive Bayes Algorithm (NB), K-Nearest Neighbor Algorithm (KNN) and Random Forest Algorithm (RF) were used to estimate the number of COVID-19 cases. The prediction performance of the algorithms was determined by the accuracy, sensitivity and precision values. When the PCA method is used, the RF algorithm has the highest accuracy and the SMV algorithm has the highest sensitivity and precision. As a result of using this method, the lowest accuracy was obtained in the NB algorithm, and the lowest sensitivity and precision values were obtained in the NB and DT algorithms. When the PCA method was used, the accuracy, sensitivity and precision values in all algorithms were found at the highest level in the AVMs On/Off dataset. In the Schools On/Off, Restaurants On/Off and Shopping Malls On/Off data set success rates were found respectively 95%, 88% and 90% in estimating with the RF algorithm. In the Curfew data, 85% success rate was achieved in the estimation with the DT Algorithm.

Keywords: Machine learning, Number of covid-19 cases, Classification algorithm, Random Forest algorithm