Erken Diyabet Tanısında Makine Öğrenme Modellerinin Rolü: Veri Seti Tabanlı Bir Analiz

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorÇengel, Ekemen
dc.contributor.authorCengil, Emine
dc.contributor.authorYıldırım, Muhammed
dc.date.accessioned2026-06-19T06:24:18Z
dc.date.available2026-06-19T06:24:18Z
dc.date.issued2025
dc.departmentMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.description.abstractDiyabet, kandaki glikoz düzeyinin normalin üzerine çıktığı kronik bir metabolik hastalıktır. Bunun temel nedeni pankreasın yeterli insülin üretememesi veya üretilen insülinin etkili bir şekilde kullanılamamasıdır. Diyabetin yönetilebilmesi ve komplikasyonların önlenebilmesi için erken tanı olmazsa olmazdır. Makine öğrenimi gibi ileri teknolojiler erken tanıda yüksek doğruluk oranları sağlayarak hem bireysel sağlık yönetimine hem de toplum sağlığı sistemlerine katkı sağlamaktadır. Bu çalışmada, diyabetin erken tanısında makine öğrenimi yöntemlerinin rolünün incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla yöntemler iki farklı veri seti üzerinde analiz edilmiştir. Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları ve Yapay Sinir Ağları kullanılan makine öğrenimi sınıflandırıcıları arasındaydı. Her iki veri setinde de modellerin doğruluk, duyarlılık ve özgüllük gibi metrikler açısından performansları değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre Bagged Trees algoritması kullandığımız ilk veri seti olan BIT Mesra Veri kümesinde %96,2 ile en iyi performansı göstermiştir. Pima Indian veri kümesinde, SVM algoritması %77,2'lik bir doğruluk oranına ulaştı. Çalışma, diyabetin erken teşhisi için bir yöntem sunmakta ve bu alanda veri çeşitliliğinin önemini vurgulamaktadır.
dc.identifier.dergipark1632130
dc.identifier.doi10.53070/bbd.1632130
dc.identifier.endpage42
dc.identifier.issn2548-1304
dc.identifier.issn2548-1304
dc.identifier.issue1
dc.identifier.orcid0009-0001-3102-115X
dc.identifier.orcid0000-0003-4313-8694
dc.identifier.orcid0000-0003-1866-4721
dc.identifier.startpage33
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.53070/bbd.1632130
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/4454
dc.identifier.volume10
dc.language.isoen
dc.publisherAli KARCI
dc.relation.ispartofBilgisayar Bilimleri
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260612
dc.subjectDiyabet
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectBIT Mesra Veri kümesi
dc.subjectPima Indian Veri Kümesi
dc.subjectYapay Zeka
dc.titleErken Diyabet Tanısında Makine Öğrenme Modellerinin Rolü: Veri Seti Tabanlı Bir Analiz
dc.title.alternativeThe Role of Machine Learning Models in Early Diabetes Diagnosis: A Dataset Based Analysis
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Diğer Yayınlar Koleksiyonu