Makine Öğrenmesi Teknikleriyle Diyabet Hastalığının Sınıflandırılması

Abstract

Diyabet, dünya çapında artan ve gerçekleşen ölümlerin önde gelen nedenlerinden biridir. Sürekli artan vaka sayısı diyabetin önlenmesi, erken teşhisi, tedavisi ve takibi konularında bilimsel çalışmalara ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir. Son dönemlerde medikal alanda yaşanan teknolojik gelişmeler sayesinde elde edilen verinin analiz edilmesi, hastalıkların tanı ve tedavi sürecine olumlu katkılar yapmaktadır. Diyabet hastalığı kapsamında da araştırmacılar, hastalığın teşhis edilmesine yönelik, veriye dayalı sistematik yaklaşımlar geliştirmeye çalışmaktadırlar. Bu amaç doğrultusunda çalışmada, 1999-2008 yılları arasında ABD’de bulunan 130 hastanedeki 70000 kayda ait sağlık vakalarından elde edilmiş veri seti düzenlenerek, bireylerin diyabet durumuna göre sınıflandırılması hedeflenmiştir. Sınıflandırma için veri setine uygun makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanılmış ve bu algoritmaların sonuçları performans ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, en iyi performans gösteren beş sınıflandırma algoritması (Karar ağaçları, k-en yakın komşuluk, Lojistik regresyon, Naive Bayes ve Rastgele orman) değerlendirmeye alınmış olup en iyi doğru sınıflandırma performansı Rastgele orman algoritması ile elde edilmiştir.