ANNE SAĞLIĞI RİSKİNE YÖNELİK MAKİNE ÖĞRENMESİ TAHMİN MODELLERİ KARŞILAŞTIRILMASI
Yazarlar (1)
| Makale Türü |
Diğer (Teknik, not, yorum, vaka takdimi, editöre mektup, özet, kitap krıtiği,
araştırma notu, bilirkişi raporu ve benzeri)
(Diğer hakemli ulusal dergilerde yayınlanan teknik not,
editöre mektup, tartışma, vaka takdimi ve özet türünden makale)
|
||
| Dergi Adı | Veri Bilimi | ||
| Dergi ISSN | 2667-582X | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | Asos İndeks | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 12-2024 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 7 / 2 / 22–29 | DOI | – |
| Makale Linki | https://dergipark.org.tr/tr/pub/veri/issue/88878/1544392 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Makine Öğrenmesi
|
||
| Özet |
| Anne sağlığı hamilelik, doğum ve doğum sonrası dönemlerdeki fiziksel, ruhsal ve duygusal düzeyini ifade etmektedir. Annenin sağlığını olumsuz etkileyecek herhangi bir riskin erken tahmin edilmesi, doğumdan önce gerekli önlemlerin alınmasında yardımcı olmaktadır. Makine öğrenmesi yöntemleri ile anne ve bebeğin sağlığını etkileyecek risk düzeyi izlenebilir ve tahmini gerçekleştirilebilir. Bu çalışmada, anne risk sağlığını tahmin edebilmek için yapay zeka algoritmalarından destek vektör makineleri, yapay sinir ağı, XGBoost, AdaBoost ve Gradient Boosting algoritmaları ile analizler gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemler ile elde edilen sonuçlar birbiri ile karşılaştırılmış ve anne sağlığını etkileyecek risk düzeyini tahmin etmede en başarılı model XGBoost olduğu görülmüştür. Bu sayede anne sağlığı ile ilgili farklı olasılık koşulları değerlendirilmiştir. |
| Anahtar Kelimeler |
