<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

BULAŞICI OLMAYAN HASTALIKLAR BAKIMINDAN FARKLI ÜLKELERİN MAKİNA ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI

Simple item page
dc.contributor.authorAvcı, Keziban
dc.contributor.authorCinaroglu, Songul
dc.date.accessioned2026-10-09T21:29:09Z
dc.date.issued2015
dc.departmentYüksek İhtisas Üniversitesi
dc.description.abstractBu çalışmanın amacı Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)'ne üye olan 193 ülkeyi gelir gruplarına göre Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar (BOH) ile ilgili veriler bakımından sınıflandırmaktır. Ülkelerin sınıflandırılmasında veri madenciliği yöntemleri içerisinde danışmanlı öğrenme yöntemleri arasında bulunan destek vektör makinesi ve random forest yöntemleri kullanılmıştır. Analizlerde bir açık kaynak kodlu yazılım olan Orange programından yararlanılmıştır. Analizler sonucunda random forest yöntemi kullanılarak elde edilen performans sonuçlarının destek vektör makinesine göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Araştırma sonuçlarının küresel sağlık yöneticilerine Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar (BOH) ile mücadele etmek konusunda ve etkin politikalar üretmede faydalı olacağı düşünülmektedir.
dc.identifier.endpage97
dc.identifier.issn2148-4147
dc.identifier.issn2148-4155
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage89
dc.identifier.trdizinid190774
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/190774
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12794/2039
dc.identifier.volume20
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofUludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR-Dizin_20260922
dc.subjectNüfus İstatistikleri Bilimi
dc.subjectHalk ve Çevre Sağlığı
dc.subjectSağlık Politikaları ve Hizmetleri
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectYapay Zeka
dc.titleBULAŞICI OLMAYAN HASTALIKLAR BAKIMINDAN FARKLI ÜLKELERİN MAKİNA ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI
dc.typeArticle

Files

Collections

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu