Makine Öğrenmesi Teknikleriyle Diyabet Hastalığının Sınıflandırılması

Diyabet, dünya çapında artan ve gerçekleşen ölümlerin önde gelen nedenlerinden biridir. Sürekli vaka sayısı diyabetin önlenmesi, erken teşhisi, tedavisi takibi konularında bilimsel çalışmalara ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir. Son dönemlerde medikal alanda yaşanan teknolojik gelişmeler sayesinde elde edilen verinin analiz edilmesi, hastalıkların tanı 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 edilmiş veri seti düzenlenerek, bireylerin diyabet durumuna göre sınıflandırılması hedeflenmiştir. Sınıflandırma için setine uygun makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanılmış bu algoritmaların sonuçları performans ölçütlerine karşılaştırılmıştır. Elde sonuçlara göre, en iyi gösteren beş sınıflandırma algoritması (Karar ağaçları, k-en yakın komşuluk, Lojistik regresyon, Naive Bayes Rastgele orman) değerlendirmeye alınmış olup doğru performansı orman ile edilmiştir.