LASSO+LR: Zeka geriliği olan çocukların tanısında kullanılan WISC-R test puanlarının makine öğrenimi yöntemleri kullanarak incelenmesi
LASSO+LR: Investigation of WISC-R test scores using machine learning methods used in the diagnosis of children with mental retardation
Yazar: Altun, Sinan; Altun, Hatice
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 40 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Deep Learning ; Derin Öğrenme ; WISCR,Çocuklarda zeka geriliği,Özellik seçimi ; WISCR,Mental retardation on children,Feature selection,Machine learning

Uygun tedavi ve eğitim ile zekâ geriliği olan çocukların daha kaliteli bir hayat sürmeleri mümkündür. Elbette uygun tedavi ve eğitim için öncelikle doğru teşhis gereklidir. Çocuklarda zekâ geriliği teşhisi WISC-R testi ile yapılabilmektedir. Bu test Sözel ve Performans bölümlerinden oluşmaktadır. Bu 2 bölümde 5’er tane alt soru mevcuttur ve bu sorular ile çocukların zekâsına yönelik çeşitli bilgiler elde edilebilir. Alt gruptaki sorulardan Toplam Sözel ve Toplam Performans puanları, bunlardan da Toplam WISC-R puanı elde edilmektedir. WISC-R testi bir uzman tarafından uygulanmakta olup, uzmanın deneyimi doğru puanlama için oldukça önemlidir. Bilgisayar yazılımları kullanarak uzman karar destek sistemleri oluşturulması, bilim insanları tarafından yoğun şekilde araştırılmakta ve artık uygulamaya yönelik çalışmalar başlatılmıştır. Bu bilgisayar destekli yapay zekâ uygulamaları çok sayıda veri ile eğitilmesinden dolayı objektif bir yaklaşım sunmaktadır. Böylece otomatik teşhislerde insan hataları minimize edilebilir. Bu çalışmada, WISC-R test puanlarının çocuklardaki zekâ geriliği teşhisi üzerindeki ilişkisi makine öğrenmesi temelli olarak araştırılmaktadır. Bu yöntemler literatürde özellik seçimi olarak adlandırılmakla beraber Lasso, Gini ve Permütasyon hesaplama olmak üzere 3 farklı algoritma ile hesaplanabilmektedir. Bizim çalışmamızda da bu üç yöntemde ayrı ayrı özellik seçimi yapılmıştır. Bu üç yöntemin üst başlığı olarak Embedded Özellik Seçimidir. Embedded yöntemler, özellik seçimi yapmanın yanı sıra seçilen özellikleri kullanarak teşhise yönelik yapay zekâ temelli makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak otomatik sınıflandırmada yapmaktadır. Lasso özellik seçimi Lojistik Regresyon (LR) ile sınıflandırma yaparken, Gini ve Permütasyon Rastgele Orman (RF) ile sınıflandırma yapmaktadır. Çalışmanın sonuçları genel olarak incelendiğinde Toplam WISC-R puanı özellik olarak üç özellik seçme yönteminde seçilirken, Sözel puan türleri Gini ve Permütasyon yöntemlerinde düşük değere sahip olarak hesaplanmıştır. Seçilen özellikler ile yapılan sınıflandırma da: Lasso + LR = 0.97, Gini + RF = 0.87, Permutation + RF = 0.91 doğruluk hesaplaması yapılmıştır. 0.97 doğruluk hesabı yapılan Lasso + LR yönteminde, diğerlerine göre daha fazla özellik kullanılmıştır.

Uygun tedavi ve eğitim ile zekâ geriliği olan çocukların daha kaliteli bir hayat sürmeleri mümkündür. Elbette uygun tedavi ve eğitim için öncelikle doğru teşhis gereklidir. Çocuklarda zekâ geriliği teşhisi WISC-R testi ile yapılabilmektedir. Bu test Sözel ve Performans bölümlerinden oluşmaktadır. Bu 2 bölümde 5’er tane alt soru mevcuttur ve bu sorular ile çocukların zekâsına yönelik çeşitli bilgiler elde edilebilir. Alt gruptaki sorulardan Toplam Sözel ve Toplam Performans puanları, bunlardan da Toplam WISC-R puanı elde edilmektedir. WISC-R testi bir uzman tarafından uygulanmakta olup, uzmanın deneyimi doğru puanlama için oldukça önemlidir. Bilgisayar yazılımları kullanarak uzman karar destek sistemleri oluşturulması, bilim insanları tarafından yoğun şekilde araştırılmakta ve artık uygulamaya yönelik çalışmalar başlatılmıştır. Bu bilgisayar destekli yapay zekâ uygulamaları çok sayıda veri ile eğitilmesinden dolayı objektif bir yaklaşım sunmaktadır. Böylece otomatik teşhislerde insan hataları minimize edilebilir. Bu çalışmada, WISC-R test puanlarının çocuklardaki zekâ geriliği teşhisi üzerindeki ilişkisi makine öğrenmesi temelli olarak araştırılmaktadır. Bu yöntemler literatürde özellik seçimi olarak adlandırılmakla beraber Lasso, Gini ve Permütasyon hesaplama olmak üzere 3 farklı algoritma ile hesaplanabilmektedir. Bizim çalışmamızda da bu üç yöntemde ayrı ayrı özellik seçimi yapılmıştır. Bu üç yöntemin üst başlığı olarak Embedded Özellik Seçimidir. Embedded yöntemler, özellik seçimi yapmanın yanı sıra seçilen özellikleri kullanarak teşhise yönelik yapay zekâ temelli makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak otomatik sınıflandırmada yapmaktadır. Lasso özellik seçimi Lojistik Regresyon (LR) ile sınıflandırma yaparken, Gini ve Permütasyon Rastgele Orman (RF) ile sınıflandırma yapmaktadır. Çalışmanın sonuçları genel olarak incelendiğinde Toplam WISC-R puanı özellik olarak üç özellik seçme yönteminde seçilirken, Sözel puan türleri Gini ve Permütasyon yöntemlerinde düşük değere sahip olarak hesaplanmıştır. Seçilen özellikler ile yapılan sınıflandırma da: Lasso + LR = 0.97, Gini + RF = 0.87, Permutation + RF = 0.91 doğruluk hesaplaması yapılmıştır. 0.97 doğruluk hesabı yapılan Lasso + LR yönteminde, diğerlerine göre daha fazla özellik kullanılmıştır.