Üniversite Öğrencilerinde Obeziteye Etki Eden Beslenme Davranışlarının Belirlenmesine Yönelik Karar Ağacı Uygulaması / A Decision Tree Application for the Detection of the Dietary Habits of the University Students Affecting Obesity

Year 2017, Volume: 13 Issue: 1, 239 - 244, 30.03.2017

Murat Topaloğlu Merve Avcı

https://doi.org/10.18466/cbayarfbe.302652

Abstract

Obezite insan sağlığını olumsuz etkileyecek düzeyde yağ miktarının
vücuttaki artışı olarak tanımlanmaktadır. Yetişkin erkeklerde vücut ağırlığının
%15-18, kadınlarda %20-25’i yağ dokusundan oluşmaktadır. Bu değerlerin
erkeklerde %25, kadınlarda %30 üzerine çıkması “obezite” olarak ifade
edilmektedir. Farklı bir yaşam tarzı veya yaşam alanına geçişte bireylerin
sosyal alışkanlıkları gibi beslenme alışkanlıkları da değişmektedir. Üniversite
öğrencilerinin farklı yaşam tarzına geçişte beslenme alışkanlıklarının da
değişmesi kendilerini obezite ile karşı karşıya bırakmaktadır. Düzensiz
beslenme, düzensiz uyku ve fiziksel aktivite eksikliği obezitenin ilerleyişini
kolaylaştırmaktadır. Bu çalışmada, veri madenciliği teknikleri ile üniversite
öğrencilerinin beslenmelerine ne derece dikkat ettiği, beslenme alışkanlıkları,
beslenme şekilleri ve buna bağlı olarak obeziteye yakalanma durumları
incelenecektir. Çalışmada 100 kişiye ait veri kullanılarak obeziteye yakalanma
riskini ortaya çıkaracak karar ağacı oluşturulmuştur. Algoritma ile oluşturulan
karar ağacında amaca uygun budama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Karar ağacı
obezite teşhisinde %100 başarıya ulaşmıştır. Karar destek sistemi ile
hekimlerin klinik ortamda teşhis sürecini hızlandırmak amaçlanmıştır.

Obesity
is defined as the increasement of the fat amount in the body to such extent
that it affects the health adversely. 15-18% of the bodyweight of an adult male
is made up of adipose tissues while this rate ranges between 20 to 25 % for
adult females. When this rate goes over 25% in males and 30% in females, it's
called obesity. Not only social habits but also dietary habits change when a
person changes his or her way of life or moves to a different living space as
in the case of university students who are often faced by obesity as they
change their lifestyles and nutritional habits. Malnutrition, irregular sleep
and lack of physical activity accelerate obesity's rise. In this study, the
extent to which university students care about the nutrition, dietary habits
and the obesity risk related to those factors will be probed with the help of
data mining techniques. A decision tree was created to reveal the possibility
of being obese based on the data obtained from 100 individuals. Pruning was
done for this purpose on the decision tree which was created with an algorithm.
The decision tree yielded 100% of success rate for the diagnosis of obesity.
The process of the diagnosis for clinical purposes can be accelerated with the
use of decision support system.

Keywords

Veri madenciliği, obezite, üniversite öğrencileri, karar ağacı, Data mining, obesity, university student, decision tree

References

• Garibagaoglu, M.; Budak, N.; Öner, N.; Saglam, Ö.; Nisli, K. The Evaluation of Nutritional Status and Body Weights of Female University Students Attending Three Different Universities. Journal of Health Sciences, Erciyes University,2006; 15(3): 173-181.