@article{article_1145660, title={KARDİYOVASKÜLER HASTALIK TAHMİNİNDE MAKİNE ÖĞRENMESİ SINIFLANDIRMA ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRILMASI}, journal={İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi}, volume={21}, pages={183–193}, year={2022}, DOI={10.55071/ticaretfbd.1145660}, author={Kaba, Gamze and Bağdatlı Kalkan, Seda}, keywords={Kardiyovasküler Hastalık, Makine öğrenmesi, sınıflandırma algoritmaları}, abstract={Makine öğrenmesi teknikleri, günümüzde birçok alanda kullanılmakta olup veri yığınlarını sınıflandırmaya ve tahmine dayalı analizler ile veriden faydalı bilgiler çıkarmamıza olanak sağlamaktadır. Gelişen teknoloji ile sağlık alanında kayıt altına alınan veri sayısında ciddi artışlar yaşanmaktadır. Sağlık sektöründe oluşan veri yığınlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilerek yorumlanması, birçok hastalığın erken teşhisinde önem arz etmektedir. Bu çalışmada Kardiyovasküler Hastalığın erken teşhisine katkı sağlamak için makine öğrenmesi algoritmaları ile çalışmada kullanılan veriler üzerinde en başarılı sınıflandırma tahminini yapan algoritmaya ulaşmak hedeflenmiştir. Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Rastgele Orman, K-En Yakın Komşu ve Destek Vektör Makineleri olmak üzere beş farklı makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak performansları karşılaştırılmıştır. En başarılı performansı veren yöntem tespit edilmiştir. Olası bir kalp hastalığı tahmini üzerine yapılacak olan çalışmalar için makine öğrenmesi algoritmalarından analize uygun yöntem seçiminde fikir vermek amaçlanmıştır. Aynı zamanda, sağlık alanında yapılacak olan benzer çalışmaların güncel tutulması hastalığın erken teşhisine ve tedavisine katkı sağlayabilmektedir.}, number={42}, publisher={İstanbul Ticaret Üniversitesi}