@article{article_1286821, title={Bağımlılık Yapıcı Madde Kullanımı Riskinin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Tahmini}, journal={Abant Sağlık Bilimleri ve Teknolojileri Dergisi}, volume={3}, pages={1–13}, year={2023}, url={https://izlik.org/JA43UG26AU}, author={Naghiyev, Murad and Çetin Taş, İclal and Tekin, Yücel}, keywords={madde bağımlılığı, makine öğrenmesi, tahmin, KNN, SVM, karar ağacı.}, abstract={Teknolojinin hızlı gelişimiyle birlikte, farklı alanlarda veri odaklı çalışmalar giderek artmaktadır. Bu çalışmalarda, makine öğrenme algoritmaları sıklıkla kullanılmakta ve özellikle tıp alanında erken tanı ve teşhis amaçlı kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Makine öğrenme teknikleri, tıp alanında hastalıkların erken teşhis edilmesi, tedavi planlaması ve hastalık yönetiminde daha etkili ve doğru kararlar alınmasına yardımcı olmaktadır. Bu sayede hastaların sağlık durumları hakkında daha fazla bilgiye sahip olunarak, sağlık hizmetlerinin kalitesi ve verimliliği artırılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, bağımlılık yapıcı madde kullanan kişilerin ileride başka hangi bağımlılık yapan maddeleri kullanma risklerinin olabileceğini makine öğrenmesi yöntemleri ile tahminlemektir. Bağımlılık yapıcı madde kullanımlarına ilişkin veri setinde yapılan uygulamada KNN (k-nearest neighbour), Gaussian SVM (support vector machine), karar ağacı (DT-decision tree) yöntemleri kullanılmış olup elde edilen sonuçlar incelendiğinde en yüksek başarı %90,60 ile Gaussian SVM yönteminden elde edilmiştir.}, number={2}