Congestive heart failure (CHF) occurs when the heart is unable to provide sufficient pump action
to maintain blood flow to meet the needs of the body. Early diagnosis is important since the mortality
rate of the patients with CHF is very high. There are different validation methods to measure
performances of classifier algorithms designed for this purpose. In this study, k-fold and leave-one-out
cross validation methods were tested for performance measures of five distinct classifiers in the
diagnosis the patients with CHF. Each algorithm was run 100 times and the average and the standard
deviation of classifier performances were recorded. As a result, it was observed that average
performance was enhanced and variability of performances was decreased when the number of data
sections used in the cross validation method was increased.
Konjestif kalp yetmezliği (KKY) vücudun ihtiyaç duyduğu miktarda kanın pompalanamaması
durumudur. Bu tanıya sahip hastaların ölüm oranı çok yüksek olduğundan erken teşhis önemlidir. Bu
amaçla gerçekleştirilen sınıflandırma algoritmalarının performanslarının ölçümü için farklı doğrulama
yöntemleri vardır. Bu çalışmada, KKY hastalarının teşhisinde sık kullanılan 5 farklı sınıflandırıcının
performans ölçümleri için k-parçalı ve birisi-dışarıda çapraz doğrulama yöntemleri denenmiştir. Her
algoritma 100 defa denenerek ortalama başarım ve standart sapmaları kayıt edilmiştir. Sonuç olarak,
çapraz doğrulamada kullanılan veri parçası sayısı arttıkça ortalama başarımın arttığı ve başarım
değişkenliğinin azaldığı tespit edilmiştir.
Other ID | JA47FH82MH |
---|---|
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | September 1, 2014 |
Published in Issue | Year 2014 Volume: 16 Issue: 48 |
Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı Tınaztepe Yerleşkesi, Adatepe Mah. Doğuş Cad. No: 207-I / 35390 Buca-İZMİR.