- Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
- Vol: 20 Issue: 2
- Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar Bakımından Farklı Ülkelerin Makina Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Sı...
Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar Bakımından Farklı Ülkelerin Makina Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Sınıflandırılması
Authors : Songül Çinaroğlu, Keziban Avci
Pages : 89-97
Doi:10.17482/uujfe.36099
View : 9 | Download : 3
Publication Date : 2015-05-08
Article Type : Research
Abstract :Amaç: Bu çalışmanın amacı Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)'ne üye olan 193 ülkeyi gelir gruplarına göre Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar (BOH) ile ilgili veriler bakımından sınıflandırmaktır. Gereç-Yöntem: Ülkelerin sınıflandırılmasında veri madenciliği yöntemleri içerisinde danışmanlı öğrenme yöntemleri arasında bulunan destek vektör makinesi ve random forest yöntemleri kullanılmıştır. Analizlerde bir açık kaynak kodlu yazılım olan Orange programından yararlanılmıştır. Bulgular: Analizler sonucunda random forest yöntemi kullanılarak elde edilen performans sonuçlarının destek vektör makinesine göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Sonuç: Araştırma sonuçlarının küresel sağlık yöneticilerine Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar (BOH) ile mücadele etmek konusunda ve etkin politikalar üretmede faydalı olacağı düşünülmektedir.Keywords : Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar (BOH), Sağlık Bakım Göstergeleri, Makina Öğrenmesi