Türkiye'de Cinsiyete göre Obezite Öncesi Yüzdelik Dağılımının Yapay Sinir Ağı ve Zaman Serileri ile Tahmini
Öz
Obezite, artan aşırı kilolu birey oranları nedeniyle Türkiye'de önemli bir halk sağlığı sorunu teşkil etmektedir. Ancak bu sorun, sağlıklı beslenme alışkanlıklarının teşvik edilmesi, düzenli fiziksel aktivitenin desteklenmesi ve toplumsal farkındalığın artırılması gibi önlemlerle etkili bir şekilde ele alınabilir. Bu hedefe ulaşmak kolektif bir çaba ve ortak bir vizyon gerektirecektir. Obezite için alınacak tedbirlerin etkin olabilmesi açısından, obezite öncesi dönemin bilinmesi büyük önem taşımaktadır. Makine öğrenmesinin avantajlarından bir tanesi de geleceği tahmin etmesidir. Yapılan bu çalışmada Türkiye’de cinsiyete göre obezite öncesi yüzdelik dağılım tahminleri yapılmış ve 2023 ile 2030 yılları arasındaki veriler tahmin edilmiştir. Bunun için Levenberg-Marquardt (LM) algoritması, Bayesian Regularization (BR) algoritması, ARIMA model ve Holt-Winters (HW) yöntemi kullanılmıştır. Çıkan sonuçlara göre Türkiye’de cinsiye göre obezite öncesi yüzdelik dağılımın 2030 yılında kadınlarda LM’e göre %32,79 değerinde erkeklerde ise ARIMA modelin %42,73 değerinde olacağı tahminlendi.
Anahtar Kelimeler
Obezite öncesi, Levenberg-Marquardt, Bayesian Regularization, ARIMA, Holt-Winters
Kaynakça
- al-Swaidani, A. M., & al-Hajeh, T. (2023). Estimation of GPA at Undergraduate Level using MLR and ANN at Arab International University During the Syrian Crisis: A Case Study. Open Education Studies, 5(1), 20220197.
- Baer, D. J., Dalton, M., Blundell, J., Finlayson, G., & Hu, F. B. (2023). Nuts, energy balance and body weight. Nutrients, 15(5), 1162.
- Benli, M., Acar, Y., & Bas, S. (2024). Testing obesity Kuznets curve for Türkiye. Obesity Medicine, 100537.
- Burden, F., & Winkler, D. (2009). Bayesian regularization of neural networks. Artificial neural networks: methods and applications, 23-42.
- Busebee, B., Ghusn, W., Cifuentes, L., & Acosta, A. (2023). Obesity: A review of pathophysiology and classification. Paper presented at the Mayo Clinic Proceedings.
- Celik, Y., Guney, S., & Dengiz, B. (2021). Obesity level estimation based on machine learning methods and artificial neural networks. Paper presented at the 2021 44th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP).
- Conejo, A. J., Plazas, M. A., Espinola, R., & Molina, A. B. (2005). Day-ahead electricity price forecasting using the wavelet transform and ARIMA models. IEEE transactions on power systems, 20(2), 1035-1042.
- Çolak, H., Kale, R., & Cihan, H. (2003). Yoğunlaştırılmış Yürüyüş ve Jogging Programının Yüksek Dansiteli Lipoproteinler (HDL) ve Düşük Dansiteli Lİipoproteinler (LDL) Üzerine Olan Etkisi. Spormetre Beden Eğitimi ve Spor Bilimleri Dergisi, 1(1), 69-76.
- Çolak, H., & Şenol, H. Türkiye’nin Lisanslı Sporcu Sayısının Yapay Sinir Ağları ile 2030 Yılına Kadar Tahmini: Spor Bilimleri Alanında Akademik Değerlendirmeler-7 (2023).
- da Costa, N. L., de Lima, M. D., & Barbosa, R. (2021). Evaluation of feature selection methods based on artificial neural network weights. Expert Systems with Applications, 168, 114312.
kapsamında lisanslanmıştır.