Günümüzde görülen en önemli ve en yaygın hastalıklardan biri olan diyabet, pankreas adlı salgı bezinin yeterli miktarda insülin hormonu üretmemesi ya da ürettiği insülin hormonunun etkili bir şekilde kullanılmaması durumunda gelişen ve ömür boyu süren bir hastalıktır. Ülkemizde özellikle yetişkin bireylerde rastlanmasına karşın son zamanlarda genç bireylerde de sıklıkla ortaya çıkmaktadır ve diyabetli bireylerin sayısı giderek artmaktadır. Diyabetli bireylerin tıbbi kontrollerinin düzenli olarak yapılmaması durumunda, diyabet, uzun vadede böbrek rahatsızlıkları, kardiyak rahatsızlıklar, göz hastalıkları ve ampütasyon gibi pek çok ciddi komplikasyonlara sebep olabilmektedir. Diyabet ile birlikte seyreden bu rahatsızlıkların önlenebilmesi için diyabetin erken evrede teşhisi çok önemlidir. Tanı için idrar ve kan şekeri ölçümleri yapılmaktadır. Makine öğrenmesi metotları çok farklı alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Tıp alanında çok fazla veri olması sebebi ile bu alanda da gün geçtikçe makine öğrenmesi yöntemleri sıklıkla uygulanmaktadır. Diyabetin erken teşhisi ve tanısı için makine öğrenmesi modellerinin kullanılması, tıp alanında çalışan uzmanlar için çok faydalı olacaktır. Bu çalışmada kullanılan UCI Machine Learning (ML) kaynağından alınan açık erişimli veri setinde, kişiye ait fiziksel özellik belirtileri ve boşaltım sistemi belirtileri bulunmaktadır. Çalışma sırasında kullanılan veri setiyle, veri madenciliği modellerinden faydalanarak diyabetin erken evre tahminini incelemek hedeflenmiştir. Bu amaçla, farklı sınıflandırma algoritmaları uygulanarak modelin güvenilirliği her bir algoritma için karşılaştırılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Diyabet, Sınıflandırma Algoritmaları, Veri Madenciliği
|
