Sınıflandırma Algoritmalarının Anestezi Türünün Tahminlemesi Üzerine Karşılaştırılması

Abstract

Veri madenciliği yöntemleri, reklam, ticaret, sağlık, eğlence, üretim, askeri gibi birçok alanda elde edilen verilerin sınıflandırılması, kümelenmesi ya da birbirleri ile ilişkilendirilmesi sonucunda gerektiğinde ileriye dönük tahminler oluşturmayı sağlamaktadır. Yapılacak tahminlemenin başarım derecesi ise son derece önemlidir. Bundan dolayı veri madenciliği yöntemlerinde bulunan algoritmaların hangisinin daha iyi sonuç verdiği tahminleme açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada Erzurum Nenehatun Kadın Doğum Hastanesi'nde sezaryen yöntemiyle doğum yapan 300 gebeden elde edilen veri setine sınıflandırma algoritmalarından C4.5, regresyon ağacı, random forest, destek vektör makineleri ve k-en yakın komşu algoritmaları uygulanarak sezaryenle doğum yönteminde ku1llanılan anestezi türünün tahminleme başarıları karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma algoritmalarının başarım karşılaştırmaları yapılırken doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F-ölçütü göz önünde bulundurulmuştur. Çalışma sonucunda sezaryenle doğum yönteminde kullanılan anestezi türünün tahminleme başarılarında doğruluk, duyarlık ve Fölçütüne göre en yüksek başarımı destek vektör makineleri sağlarken; kesinlik ölçütüne göre random forest algoritması en yüksek başarım oranını sağlamıştır.