Dergiler / Alphanumeric Journal / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 2

Determination and Classification of Importance of Attributes Used in Diagnosing Pregnant Women's Birth Method

Sayfa
261–274
Yayın Tarihi
2020-12-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

While this result is promising, it also reveals the need to increase the learning performed with larger data sets.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Öz The rapid development of information technologies enables successful results in computer-aided studies.
📊
Temel Bulgular & Veri:In this context, in order to make a faster and more accurate decision, it is very important to determine which attributes and how important the level is in making obligatory cesarean.
💡
Sonuç & Katkı:While this result is promising, it also reveals the need to increase the learning performed with larger data sets.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Anahtar Kelimeler Attribute Selection · Classification · Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier

Özet

Öz The rapid development of information technologies enables successful results in computer-aided studies. This has led researchers to investigate the usability of technologies such as computer and software supported systems, machine learning, and artificial intelligence in many studies. One of these areas is health. For example, in order not to risk the condition of the mother and baby, in some cases, it is very important to correctly determine the times when the cesarean operation, which is mandatory, is mandatory. In this context, in order to make a faster and more accurate decision, it is very important to determine which attributes and how important the level is in making obligatory cesarean. In this study, to determine whether or not caesarean is necessary in the literature, the importance level of the five criteria taken into consideration has been determined and an attribute determination has been carried out and then a classification has been made. Although the same data set was previously classified with different methods, no study was found on determining the significance levels of the attributes and using artificial neural networks as a method. For this reason, in this study, the feature was determined using an adaptive nerve-fuzzy classifier and classified using artificial neural networks. When the results are examined, it is concluded that the importance levels of the attributes are different. Although the values such as accuricy, Sensitivity, and Specificity calculated to evaluate the classification results were found to be quite high for the training set, it was observed that the desired success was not achieved in the test data. While this result is promising, it also reveals the need to increase the learning performed with larger data sets.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇELİK, S. (2020). Determination and Classification of Importance of Attributes Used in Diagnosing Pregnant Women's Birth Method. Alphanumeric Journal, Cilt: 8 - Sayı: 2, 261–274. https://ajindex.com/articles/86386

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Alan, M. A. (2012). Veri madenciliği ve lisansüstü öğrenci verileri üzerine bir uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (33), 165-174.
  2. Alan, M. (2004). Sivas erzincan kalkınma projesi (sekp) verilerinin veri madenciliği ile sınıflandırılması ve kümelenmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 129-144.
  3. Alptekin, N., Yeşilaydın, G., (2015). Oecd ülkelerinin sağlık göstergelerine göre bulanık kümeleme analizi ile sınıflandırılması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(4), 137-155.
  4. Al-Tashi, Q., Kadir, S. J. A., Rais, H. M., Mirjalili, S., Alhussian, H. (2019). Binary optimization using hybrid grey wolf optimization for feature selection. IEEE Access, 7, 39496-39508.
  5. Amin, M. Z., Ali, A. (2018). Performance evaluation of supervised machine learning classifiers for predicting healthcare operational decisions. Wavy AI Research Foundation: Lahore. Bilimleri, M. (2019). Ulaşım türü tanımada enerji kısıtlı cihazlar için ayırt edici özellikler. Journal of Engineering Sciences, 7(1), 90-102.
  6. Budak, H., Erpolat, S. (2012). Kredi riski tahmininde yapay sinir ağları ve lojistik regresyon analizi karşılaştırılması. AJIT‐e: Online Academic Journal of Information Technology, 3(9), 23-30.
  7. Bulut, F. (2016). Çok katmanlı algılayıcılar ile doğru meslek tercihi, Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik. 17(1), 97-109.
  8. Çelik, S., Çetinkaya Bozkurt, Ö., Şişeci Çeşmeli, M. (2018). İnsan omurgası veri setinin sinir-bulanık sınıflayıcı ile öznitelik tespiti ve sınıflandırılması. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 4 (1), 39-52.
  9. Çeşmeli, M. Ş., Bozkurt, Ö. Ç., Kalkan, A., Pençe, İ. (2015). Yönetim bilişim sistemleri bölümü öğrencilerinin yönetim ve bilişim derslerindeki başarılarının veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 1(2), 36-47.
  10. Çetişli, B. ( 2006). Öznitelik seçiminde dilsel kuvvetli sinir bulanık sınıflayıcı kullanımı. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Müh. Mim. Fak. Dergisi, 19 (2), 109-130.
  11. Çetişli, B. (2009). Gene selection by using a linguistic hedged adaptive neuro-fuzzy classifier for cancer classification. Signal Processing and Communications Applications Conference, (17), 257-260.
  12. Çolak, C., Çolak, M. C., Atıcı, M. A. (2005). Ateroskleroz'un tahmini için bir yapay sinir ağı. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası, 58(04), 159-162.
  13. Dreiseitl, S., Ohno-Machado, L. (2002). Logistic regression and artificial neural network classification models: a methodology revie