ROTASYON ORMAN SINIFLANDIRMA ALGORİTMASI KULLANARAK KRONİK BÖBREK RAHATSIZLIĞININ TAHMİNİ
Abstract
Kronik böbrek rahatsızlığı (KBR) son günlerde artarak insanların yaşamını olumsuz etkileyen ve böbreklere zarar vererek normal görevlerini uzun süre yapmalarını engelleyen bir rahatsızlıktır. KBR'nin erken tanı ve tedavisi yapılmaz ise yüksek tansiyon, kalp rahatsızlığı, şeker rahatsızlığı, böbrek yetmezliği gibi hastalıkları da tetikleyebilmekte ve rahatsızlığa bağlı ölümler artabilmektedir. Bu nedenle kronik böbrek rahatsızlığının teşhis ve tahmininin erken yapılması önemlidir. Literatürde KBR tahmini için sezgisel ve sezgisel olmayan veri madenciliği teknikleri uygulanmıştır. Bu çalışmada KBR'nin tahmini için sezgisel olmayan kolektif veri madenciliği yöntemlerinden olan rotasyon orman algoritmasınının kullanılması önerilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen yaklaşımın, kronik böbrek rahatsızlığını tahmin etmede, diğer algoritmalarından daha iyi performans sergilediğini göstermiştir.
Keywords
References
- [1] Erdem, B. K., & Akbas, H., (2017), Kronik Böbrek Hastalığı ve Vasküler Kalsifikasyon, Türk Klinik Biyokimya Derg. , 152: 89-98.
- [2] Singh, P., Chandola, V., & Fox, C., (2017), Automatic Extraction of Deep Phenotypes for Precision Medicine in Chronic Kidney Disease, Proceedings of the 2017 International Conference on Digital Health - DH ’17, 195–199. https://doi.org/10.1145/3079452.3079489
- [3] Topbaş, E., (2015), Kronik Böbrek Hastalığının Önemi , Evreleri Ve Evrelere Özgü Bakımı, Nefroloji Hemşireliği Dergisi, 53-59.
- [4] Dua, D. and Karra Taniskidou, E., (2017), UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
- [5] İlkuçar, M., (2015), Kronik Böbrek Hastalarının Yapay Sinir Ağı ve Radyal Temelli Fonksiyon Ağı ile Teşhisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 6(2), 82-88..06.2018).
- [6] Jena, L., & Kamila K. N., (2015), Distributed Data Mining Classification Algorithms for Prediction of Chronic-Kidney-Disease, International Journal of Emerging Research in Management &Technology, 93594, 2278–9359.
- [7] Rubini, L. J., & Eswaran, P., (2015), Generating comparative analysis of early stage prediction of Chronic Kidney Disease. International Journal of Modern Engineering Research (IJMER), 5(7), 49-55.
- [8] Yildirim, P., (2017), Chronic Kidney Disease Prediction on Imbalanced Data by Multilayer Perceptron: Chronic Kidney Disease Prediction, 2017 IEEE 41st Annual Computer Software and Applications Conference COMPSAC, 193–198.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Computer Software
Journal Section
Research Article
Publication Date
December 31, 2019
Submission Date
August 20, 2018
Acceptance Date
February 14, 2019
Published in Issue
Year 2019 Number: 043