Determining Heart Attack Risk Ration Through AdaBoost / AdaBoost ile Kalp Krizi Risk Tespiti

Abstract

Cardiovascular diseases are the most common cause of death all over the world. This study is based on to predict the heart attack risk of an individual by using Artificial Ensemble Classification algorithms. For this reason, relevant clinical data has been obtained by the official permissions from the hospitals where there are some patients who have had heart attacks before. A dataset has been constructed using this collected data in order to use in the classifiers. In the practical applications, heart attack risks can be recognized for an individual by using a powerful ensemble classifier, AdaBoost. Furthermore, it is detected that proposed technique explicitly shows a high-performance in validating when compared with other classifiers. Therefore, this suggested early warning system allows taking required precautions before a possible heart attack.Dünyada genelinde en çok ölüme sebep olan hastalık türü Kalp ve Damar hastalıklardır. Çalışmamız, kolektif yapay sınıflandırma yöntemlerini kullanarak bireyde kalp krizi risk oranını belirlenmesi üzerinedir. Bu amaçla kalp krizi veya bir kalp rahatsızlığı geçirmiş hastalara ait gerekli bir takım tıbbi veriler resmi izinlerle hastanelerden alınmıştır. Bu veriler bir veri setine aktarılarak sınıflandırıcı algoritmalarda kullanılmıştır. Yapılan deneysel uygulamalarda başarı oranı yüksek AdaBoost kolektif sınıflandırıcısı ile bireyde olası kalp hastalıkları riski erkenden tespit edilebilmiştir. Çapraz geçerleme işlemleri ile önerilen model başka sınıflandırıcılara kıyaslanmış ve daha yüksek sınıflandırma performansı elde edildiği gözlemlenmiştir. Tasarlanan erken uyarı sistemi ile bu sayede muhtemel kalp krizine karşı önceden önlem alınabilmesi sağlanmış olmaktadır.