Günümüzde görülen en önemli ve en yaygýn hastalýklardan biri olan diyabet, pankreas adlý salgý bezinin yeterli miktarda insülin hormonu üretmemesi ya da ürettiði insülin hormonunun etkili bir þekilde kullanýlmamasý durumunda geliþen ve ömür boyu süren bir hastalýktýr. Ülkemizde özellikle yetiþkin bireylerde rastlanmasýna karþýn son zamanlarda genç bireylerde de sýklýkla ortaya çýkmaktadýr ve diyabetli bireylerin sayýsý giderek artmaktadýr. Diyabetli bireylerin týbbi kontrollerinin düzenli olarak yapýlmamasý durumunda, diyabet, uzun vadede böbrek rahatsýzlýklarý, kardiyak rahatsýzlýklar, göz hastalýklarý ve ampütasyon gibi pek çok ciddi komplikasyonlara sebep olabilmektedir. Diyabet ile birlikte seyreden bu rahatsýzlýklarýn önlenebilmesi için diyabetin erken evrede teþhisi çok önemlidir. Taný için idrar ve kan þekeri ölçümleri yapýlmaktadýr. Makine öðrenmesi metotlarý çok farklý alanlarda yaygýn olarak kullanýlmaktadýr. Týp alanýnda çok fazla veri olmasý sebebi ile bu alanda da gün geçtikçe makine öðrenmesi yöntemleri sýklýkla uygulanmaktadýr. Diyabetin erken teþhisi ve tanýsý için makine öðrenmesi modellerinin kullanýlmasý, týp alanýnda çalýþan uzmanlar için çok faydalý olacaktýr. Bu çalýþmada kullanýlan UCI Machine Learning (ML) kaynaðýndan alýnan açýk eriþimli veri setinde, kiþiye ait fiziksel özellik belirtileri ve boþaltým sistemi belirtileri bulunmaktadýr. Çalýþma sýrasýnda kullanýlan veri setiyle, veri madenciliði modellerinden faydalanarak diyabetin erken evre tahminini incelemek hedeflenmiþtir. Bu amaçla, farklý sýnýflandýrma algoritmalarý uygulanarak modelin güvenilirliði her bir algoritma için karþýlaþtýrýlmýþtýr.
Anahtar Kelimeler: Diyabet, Sýnýflandýrma Algoritmalarý, Veri Madenciliði
|
