Heart Attack Analysis Detection System Using Machine Learning Methods

SERDAR YANIK

In order to investigate Heart Attack Analysis and Detection Using Machine Learning Methods, models that predict the type of news in a new condition determined by using Machine Learning Models have been studied. In particular, the performance of various classifiers, including logistic regression, Knearest neighbour (KNN), support vector machine (SVM), Naive Bayes and decision tree, is compared. In the experiments using a real-life dataset, logistic regression and SVM gave the best results with a test accuracy of 90%. Naive Bayes achieved an accuracy of 86.67%, KNN 83.33% and decision tree 63.33 ...Daha fazlası

Diğer 2024 Serpil Yılmaz İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 4 Görüntülenme

Erişime Açık

Kentsel Dönüşümde Riskli Yapılarda Hasar Tespit Süreci

ÖZTAN ILGAR

Ülkemiz, bulunduğu coğrafya sebebiyle deprem tehlikesiyle karşı karşıyadır. Deprem tasarımının yetersiz olduğu binalar ile malzeme dayanımı yetersiz olan ve mühendislik hizmeti almamış kaçak yapıların ülkemizin toplam yapı stoğunun yaklaşık %40‘ını oluşturduğu ve buna göre yaklaşık 7 milyon konutun yenilenmesi ya da güçlendirilmesi gerektiği tahmin edilmektedir. Ülkemiz için gerekli olan bu dönüşüm sürecini hızlandırmak adına 2012 yılında 6306 sayılı Afet Riski Altındaki Alanların Dönüştürülmesi Hakkında Kanun yürürlüğe girmiştir. Bu kanunun sağlıklı ve güvenli yaşam alanları teşkil etmek amac ...Daha fazlası

Diğer 2024 Zeynel Abidin POLAT İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 9 Görüntülenme

Erişime Açık

KONAKLAMA ÖNERİ SİSTEMİ: VERİ ANALİZİ VE KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ TAVSİYELER

Nergis Durmazgezer Çakmak

Seyahat ve konaklama sektörü, dijital platformların hızlı yükselişiyle birlikte önemli bir dönüşüm geçirmiştir. Bu sektördeki dönüşümün öncülerinden biri olan AirBnb platformu, seyahat etmek isteyen insanlara dünya genelinde çeşitli konaklama deneyimleri sunmuştur. Projenin temel amacı, AirBnb platformunun geniş veri setlerini kullanarak kişiselleştirilmiş konaklama önerileri sunan bir öneri sistemi geliştirmektir. Bu kapsamda, 'Ülke/Şehir' bazlı güncel veri setlerinden South Aegean Greece (Ege Yunan Adaları) veri setleri analiz edilmiş, konaklama türleri, fiyatlar, konum bazlı özellikler ince ...Daha fazlası

Diğer 2024 OSMAN GÖKALP İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 6 Görüntülenme