Sağlık verilerinde veri ön işleme sonrası sınıflandırma algoritmalarının performans değerlendirmesi
Proje no. 20199 · Durum: Kapanmış · 2019
Özet
Kritik bir karar verme süreci olan medikal tanının konulmasında sınıflandırma algoritmalarından yararlanılmaktadır. Sınıflandırma öncesinde ortaya çıkabilecek problemler nedeniyle algoritmaların performansı etkilenerek hatalı sınıflama yapılabildiğinden, sınıflandırma algoritmalarını kullanmadan önce veri ön işleme yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada, doğru hastalık tanısını koymak için sağlık verilerinde ortaya çıkabilecek kayıp gözlem problemi, gürültülü veri problemi ve sınıf dengesizliği problemi gibi olası problemler veri ön işleme aşamasında ortadan kaldırılacaktır. Daha sonra makine öğrenme sınıflandırma algoritmalarının uygulanması, veri ön işleme yapılmadan önceki sınıflandırma performansı sonuçları ile veri ön işleme sonrası sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Böylelikle, bu problemlerin karar verme süreçleri üzerine olan etkileri azaltılarak veriden daha anlamlı ve daha etkin bilgiler çıkarılması sağlanabilecektir. Literatürde her üç problemi (kayıp gözlem, gürültülü veri ve sınıf dengesizliği) bir arada değerlendirip sınıflama aşamasına geçen bir çözüm yaklaşımı bulunmadığından, bu proje konu açısından özgündür ve alanda tektir. Sağlık verilerinde doğru hastalık tanısı koymak amacıyla olası karşılaşılabilecek problemlere veri ön işleme uygulandıktan sonra makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları ile analiz yapılmasının, bu algoritmaların çalışma performanslarının başarısı üzerinde iyileştirici bir etkisi olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmanın tıbbi tanı koymada elde edilen verilerin sahip olduğu çeşitli problemlere çözüm sağlayarak bu alandaki boşluğu doldurulması planlanmaktadır.