- Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Vol: 11 Issue: 1
- Extreme Learning Machine Algorithms for Prediction of Positive Rate in Covid-19: A Comparative Study
Extreme Learning Machine Algorithms for Prediction of Positive Rate in Covid-19: A Comparative Study
Authors : Salih Berkan Aydemir, Funda Kutlu Onay
Pages : 170-188
Doi:10.29130/dubited.999953
View : 8 | Download : 3
Publication Date : 2023-01-31
Article Type : Research
Abstract :Dünya tarihinde bugüne kadar çeşitli pandemiler meydana gelmiştir. 2019 yılının sonunda ortaya çıkan Covid-19 salgını son zamanlarda literatürde güncel bir konu haline geldi. Bu çalışmada, aşırı öğrenme algoritmaları, en fazla pozitif vakaların görüldüğü ülkeler olan Hindistan, Türkiye, İtalya, ABD ve İngiltere için pozitif oranı tahmin etmeye yönelik karşılaştırmalı bir çalışma olarak sunulmaktadır. F-testi öznitelik seçme yöntemi ile öğrenme aşamasında kullanılacak öznitelikler belirlenir. Her bir aşırı öğrenme yaklaşımı ve her bir ülke için hata ortalama karekökü değerlendirme kriterleri ile sonuçlar elde edilir. Buna göre, radyal tabanlı çekirdek fonksiyonu en iyi tahmin sonuçlarını üretirken, doğrusal çekirdek fonksiyonu en yüksek RMSE\'ye sahiptir. Buna göre Hindistan için en düşük RMSE değeri radyal tabanlı çekirdek fonksiyonu tabanlı ELM ile 4.17E-03 olarak elde edilmiştir. Ayrıca Türkiye verileri çok fazla aykırı değer içerdiğinden doğrusal çekirdek yönteminde ülkeler arasında en yüksek RMSE değerine (0.015 - 0.035) sahiptir.Keywords : Aşırı Öğrenme Makinaları, Covid-19, Tahmin, Öznitelik Seçimi