Öz
2019 yılında ortaya çıkan ve tüm dünyayı etkileyen covid-19 hastalığı milyonlarca insanın enfekte olmasına ve yüzbinlerce insanın ölümüne sebep olmuştur. Bu hastalıkla ilgili yapılacak her türlü bilimsel çalışma bu hastalıktan en kısa sürede kurtulmaya yardımcı olacaktır. Bu çalışmada kaggle sitesi üzerinden temin edilen covid 19 datasetine makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından naive bayes, k-nearest neighbor, support vector machine, decision tree uygulanmıştır. En iyi sınıflandırma doğruluğu %100 ile destek vektör makinalarından algoritmasından elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
machine learning covid-19 classification naive bayes support vector machine
Kaynakça
- [1] C. Huang et al., “Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in wuhan, china,” The Lancet, vol. 395, no. 10223, pp. 497–506, 2020 [2] Z. Wu and J. M. McGoogan, “Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (covid-19) outbreak in china: summary of a report of 72 314 cases from the chinese center for disease control and prevention,” Jama, 2020. [3] Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993. [4] L. Jiang, D. Wang, Z. Cai and X. Yan : Survey of Improving Naive Bayes for Classification. In: Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4632, pp. 134-145, Springer-Verlag , Berlin Heidelberg , 2007. [5] Hsu C. W., Lin C. J., A comparison of methods for multiclass support vector machines, IEEE Transactions on Neural Networks, 2002, 13 (2): 415-425. [6] R. Agrawal. “K-Nearest Neighborn for Uncertain Data”. International Journal of Computer Applications (0975-8887). 2014. Vol. 105 No. 11 pp 13-16.
Öz
2019 yılında ortaya çıkan ve tüm dünyayı etkileyen covid-19 hastalığı milyonlarca insanın enfekte olmasına ve yüzbinlerce insanın ölümüne sebep olmuştur. Bu hastalıkla ilgili yapılacak her türlü bilimsel çalışma bu hastalıktan en kısa sürede kurtulmaya yardımcı olacaktır. Bu çalışmada kaggle sitesi üzerinden temin edilen covid 19 datasetine makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından naive bayes, k-nearest neighbor, support vector machine, decision tree uygulanmıştır. En iyi sınıflandırma doğruluğu %100 ile destek vektör makinalarından algoritmasından elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] C. Huang et al., “Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in wuhan, china,” The Lancet, vol. 395, no. 10223, pp. 497–506, 2020 [2] Z. Wu and J. M. McGoogan, “Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (covid-19) outbreak in china: summary of a report of 72 314 cases from the chinese center for disease control and prevention,” Jama, 2020. [3] Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993. [4] L. Jiang, D. Wang, Z. Cai and X. Yan : Survey of Improving Naive Bayes for Classification. In: Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4632, pp. 134-145, Springer-Verlag , Berlin Heidelberg , 2007. [5] Hsu C. W., Lin C. J., A comparison of methods for multiclass support vector machines, IEEE Transactions on Neural Networks, 2002, 13 (2): 415-425. [6] R. Agrawal. “K-Nearest Neighborn for Uncertain Data”. International Journal of Computer Applications (0975-8887). 2014. Vol. 105 No. 11 pp 13-16.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Mühendislik |
| Bölüm | Araştırma Makaleleri |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 2 Temmuz 2020 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Cilt: 1 Sayı: 1 |
Kaynak Göster
As of 2023, JAUIST is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence (CC BY-NC).