MAKİNE ÖĞRENMESİ MODELLERİNİN DİYABET TAHMİNİNDEKİ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Recai Cem KAHVECİ

Bu çalışma, makine öğrenmesi algoritmalarının kullanıldığı bir diyabet tahmin modelinin geliştirilmesi ve performansının karşılaştırılması üzerine odaklanmaktadır. Veri seti, "diabetes.csv" adlı dosyada bulunan klinik ve demografik özelliklere dayanmaktadır. Çalışma, model performansını değerlendirmek için doğruluk, hassasiyet, özgüllük, F1 puanı, ROC eğrisi ve AUC değeri gibi çeşitli değerlendirme ölçütlerini içermektedir. Çalışmanın ilk aşamasında, veri seti keşfedilmiş, temizlenmiş ve ön işleme adımları gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, lojistik regresyon, Naive Bayes, KNN, SVM, karar ağaçl ...Daha fazlası