1 results listed
Teknolojinin ilerlemesi ile birlikte birçok veri dijital ortamlarda kayıt altına alınarak
büyük veri yığınları ortaya çıkmıştır. Veri madenciliği sayesinde bu büyük veri yığınlarının
içinden anlamlı ve yararlı bilgilerin ortaya çıkarılması için çalışmalar yapılmaktadır. Özellikle
büyük veri yığınlarını analiz etmede klasik analiz yöntemlerinin yetersiz kalması veri
madenciliği yöntemlerinin önemini arttırmıştır. Her dönemde olduğu gibi günümüzün en
önemli araştırma alanı olan tıp alanında da sürekli olarak hastalara ait veriler artarak kayıt altına
alınmaktadır. Kayıt altına alınan veriler bazen tek başına anlamsız gibi görünürken diğer
verilerle birlikte bütünsel olarak analiz edildiğinde gizli kalmış önemli bilgiler elde
edilebilmektedir. Bu değerli bilgiler, sağlık sektörünün gelişmesine ve doktorların daha doğru
bir şekilde teşhis verebilmesine yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, Kronik Böbrek Hastalığı
(KBH) veri seti üzerinde analiz yapılmıştır. Farklı modeller oluşturularak, bu modellerin veri
üzerindeki tahmin sonuçları karşılaştırılmış ve bu sonuçlara bağlı olarak veriler üzerinde hangi
modelin daha iyi sonuç verdiği belirtilmiştir.
International Data Science & Engineering Symposium
IDSES
Mustafa İlker ERDURSUN
Hasan ERBAY
Ömer Faruk AKMEŞE
İbrahim DOĞAN