Makine öğrenmesi ve öznitelik seçim yöntemleri ile kardiyovasküler hastalıkların tespiti

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ŞEYMA İZMİR

Danışman: Mustafa Cem Kasapbaşı

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Hastalıkların gün geçtikçe arttığı ve çeşitlendiği günümüz dünyasında belli başlı hastalıklar can kayıplarına neden olmaktadır. Bunların başında ise kardiyovasküler hastalıklar gelmektedir. Bu çalışmada kalp hastalığı tahminine yönelik UCI Machine Learning Repository veri tabanlarından Statlog veri seti incelenmiştir. Pearson Korelasyon analizi, Ki-Kare Testi ve RefiefF Algoritması kullanılarak öz nitelik seçim işlemi uygulanmış, seçilen öz nitelikler 7 ayrı senaryo üzerinde örneklenmiştir. Her bir senaryo örneklemi 6 ayrı yöntem kombinasyonu ile analiz edilmiş, toplam 2520 model sonucu incelenmiştir. En yüksek doğruluk olan %95 ile hiper parametre optimizasyonu ile İş Hattı mimarisi kombinasyonu ile Rassal Orman Algoritması ve Gradient Boosting algoritmaları ile ulaşılmıştır.