Bu çalışmada kalp hastalığı verileri kullanılarak
bazı sınıflandırıcıların avantajları, dezavantajları göz önünde bulundurularak
performans karşılastırmaları yapılmıştır. Araştırmada kullanılan algoritmalar şunlardır:
Destek Vektör Makinesi (DVM), Naïve Bayes, J48, Random Forest, Adaboost, Logistic
Regresyon, Tek Katmanlı Perceptron, Çok Katmanlı Perceptron, Bagging karar
Ağaçları. Burada sonuçların karşılaştırılması için veri setindeki kayıt sayısı,
doğruluk ortalaması, doğru olarak sınıflandırılmış
örnekler, yanlış olarak sınıflandırılmış örnekler, kappa istatistiği, ortalama
mutlak hata, ortalama kare hata, kök ortalama kare hata, göreceli mutlak hata,
kök nispi kare hata gibi ölçütleri kullanıldı. Elde edilen sonuçlara göre en
yüksek başarım DVM algoritması sonucunda bulunmuştur.
Kalp hastalığı Makine öğrenimi Algoritmaların karşılaştırmaları Veri sınıflandırma Veri madenciliği
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | MBD |
Authors | |
Publication Date | September 20, 2018 |
Submission Date | March 23, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 30 Issue: 3 |