Hiperparametre ayarlama ve veri dengelemenin kalp hastalığı tahmini için kullanılan makine öğrenimi algoritmaları üzerindeki etkilerinin incelenmesi
Evaluating The Effects of Hyperparameter Tuning and Data Balancing on Machine Learning Algorithms Used for Heart Disease Prediction
Yazar: Sungur, Fuat; Bakır, Halit
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 17 No. 1, 2023
Anahtar kelimeler: Machine Learning (Other) ; Makine Öğrenme (Diğer) ; Kalp Hastalıkları,Random Forest,Makine Öğrenmesi,Smote,Smotetomek ; heart Diseases,random forest,machine learning,smote,smotetomek,bayesian optimization

Kalp hastalığı belirtilerinin ihmal edilmesi ciddi rahatsızlıklarla hatta ölümle sonuçlanabilir. Makine öğrenme teknikleri ile ön tanı için bu belirtiler kullanılarak kişide kalp hastalığı olup olmadığına dair tahmin yapılabilmektedir. Bu çalışmada Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, K Nearest Neighbors, Naive Bayes, Gradient Boosting, XGBoost ve Bagging algoritmaları ile kalp hastalığı tahmini yapılmıştır. SMOTE, SMOTETomek, Oversample Minority Class, Undersample Majority Class veri dengeleme yöntemleri ile dört ayrı veri seti oluşturulmuştur. Seçilen tüm makine öğrenme algoritmalarına Random Search ve Bayesian Optimizasyon teknikleriyle hiper parametre optimizasyonu yapılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Veri dengeleme ve hiper parametre optimizasyonunun kalp hastalığının tahmininde kullanılan makine öğrenme teknikleri performansına etkisi karşılaştırılarak literatüre özgün bir çalışma kazandırılmıştır. Çalışmada Amerika Birleşik Devletleri’nde 319.795 kişi ile yapılan 20 öz nitelikli bir anket olan veri seti kullanılmıştır.  Random Forest algoritması SMOTETomek veri dengeleme tekniği kullanılarak ve Bayesian hiper parametre optimizasyonu yapılarak oluşturulan modelde %94 tahmin başarısı elde edilmiştir. Ayrıca, Random Forest algoritması ile Oversample Minority Class veri dengeleme tekniği kullanılarak ve Bayesian hiper parametre optimizasyonu yapılarak %97 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir.

— Neglecting the symptoms of heart disease can result in serious conditions and even death. Machine learning techniques can be used to make predictions about whether a person has heart disease based on these symptoms. In this study, heart disease prediction was performed using Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, K Nearest Neighbors, Naive Bayes, Gradient Boosting, XGBoost, and Bagging machine learning algorithms. Four separate datasets were created using data balancing methods such as SMOTE, SMOTETomek, Oversample Minority Class, and Undersample Majority Class. Hyperparameter optimization was conducted for all selected machine learning algorithms using Random Search and Bayesian Optimization techniques, and the results were compared. By comparing the impact of data balancing and hyperparameter optimization on the performance of machine learning techniques used in predicting heart disease, this study contributes to the literature with an original approach. The study utilized a dataset from a survey of 319,795 individuals in the United States, which included 20 relevant features. The Random Forest algorithm achieved a prediction accuracy of 94% in the model created using the SMOTETomek data balancing technique and Bayesian hyperparameter optimization. Additionally, the Random Forest algorithm, with the Oversample Minority Class data balancing technique and Bayesian hyperparameter optimization, achieved a classification accuracy of 97%.