- Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
- Vol: 12 Issue: 1
- Türkiye Covid-19 günlük hasta sayısındaki değişimin sınıflandırılmasına yönelik tahmininin destek ve...
Türkiye Covid-19 günlük hasta sayısındaki değişimin sınıflandırılmasına yönelik tahmininin destek vektör makineleri ve k-en yakın komşu algoritmaları ile gerçekleştirilmesi
Authors : Enes Filiz
Pages : 370-379
Doi:10.17714/gumusfenbil.892253
View : 7 | Download : 2
Publication Date : 2022-01-15
Article Type : Research
Abstract :Covid-19 virüsü hayatımıza girdiği Aralık 2019’dan bu yana etkinliğini kaybetmeden tüm dünyayı etkilemeye devam etmektedir. Dünya sağlık örgütünün önerileri, ülkelerin kendi bünyelerinde aldıkları tedbirler ve aşı çalışmaları virüsün üstesinden gelmek için büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda birçok bilimsel çalışma virüsün geleceği için değerli bilgiler ortaya koymuştur. Çalışmada Türkiye Covid-19 günlük hasta sayısındaki değişimin sınıflandırılmasına yönelik tahminler destek vektör makinesi ve k-en yakın komşu algoritmaları ile yapılmıştır. Günlük hasta sayısının sınıflandırılmasının tahmininde etkin rol oynayan öznitelikler ‘pozitif çıkma oranı’, ‘filyasyon oranı’, ‘işyerleri hareketliliği’ ve ‘parklardaki hareketlilik’ olarak belirlenmiştir. Bu etkin öznitelikler yardımıyla yapılan günlük hasta sayısının sınıflandırılması tahmininde de k-en yakın komşu algoritmasının (%84,7) en başarılı algoritma olduğu gözlemlenmiştir.Keywords : Covid-19, Hasta sayısı, Makine öğrenmesi, Öznitelik seçimi, Sınıflandırma