Investigation of The Risk of Diabetes in Early Period using Machine Learning Algorithms

Abstract

Diyabet insanoğlunun yaşam kalitesini önemli derecede etkileyen, dünyada ve Türkiye’de görülme sıklığı giderek artan önemli bir hastalıktır. Özellikle sinir sistemi, böbrek, kalp, gözler, uzuvlar ve kan damarlarının tahribatına yol açmakta ve önemli kayıplara sebebiyet verebilmektedir. Bu sebeple diyabetin önlenebilmesi veya vereceği tahribatın en aza indirilebilmesi için erken tanısı ve takibi büyük önem kazanmaktadır. Makine öğrenme algoritmaları ile elde edilen sınıflandırma teknikleri, hastalığın risk tahmin modeli için araştırmacılar tarafından önemli olarak kabul görmüştür. Çalışmada, diyabete yakalanma olasılığını tahmin etmek için, 520 denekten alınan bilgiler ile oluşturulmuş olan bir veri tabanı kullanılmıştır. Çalışmada, makine öğrenmesi metotları olarak Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağları (ÇKAYSA), Destek Vektör Makinaları (DVM), Karar Ağaçları (KA), Topluluk Öğrenme Algoritmaları (TÖA), Doğrusal Ayrımcı Analizi (DAA), k-NN Metotları kullanılmıştır. Bu metotlar arasında en yüksek doğruluğu k-NN algoritması sağlamış ve bu algoritma ile %99,81 doğruluk elde edilmiştir. En yüksek doğruluk değeri sağlayan algoritmanın çalışma kapsamında geliştirilmiş olan bir bilgisayar kullanıcı arayüzü içerisine dâhil edilmesiyle bir diyabet erken tanı kiti geliştirilmiştir.