MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE SAĞLIK DURUMU TAHMİNLEME

Makine Öğrenmesi ile Sağlık Durumu Tahminleme, spesifik olarak Kalp Hastalığı Tahmini projesi, yaşam tarzı ve sağlık parametrelerine dayalı olarak kardiyovasküler hastalık riskini değerlendirmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanan web tabanlı bir uygulama geliştirmeyi amaçlamaktadır. Flask ve Scikit-learn entegrasyonuyla, proje kullanıcılara kişisel bilgilerini girmelerine ve kardiyovasküler risklerine yönelik kişiselleştirilmiş bir tahmin elde etmelerine imkan tanıyan oldukça basit bir arayüz sunar. Uygulama, cinsiyet, yaş, boy, kilo, kan basıncı, kolesterol seviyesi, glukoz seviyesi, sigara alışkanlığı, alkol tüketimi ve fiziksel aktivite gibi faktörleri dikkate alarak risk değerlendirmeleri yapar. HTML, CSS ve JavaScript kullanılarak geliştirilen web tabanlı arayüz, etkileşimli özellikleriyle kullanıcının bilgilerini girmesi konusunda yardımcı olur. Proje, teknolojilerin başarılı bir şekilde entegrasyonunu sergileyerek etkili bir kalp hastalığı tahmin uygulaması oluşturur. Gelecekteki geliştirmeler arasında tahmin modelinin doğruluğunun arttırılması, özellik setinin genişletilmesi ve veri görselleştirme tekniklerinin kullanılması yer alır. Sonuç olarak, Kalp Hastalığı Tahmini projesi, bireylere proaktif sağlık yönetimi ve önleyici önlemler konusunda değerli bir araç sunmaktadır.

Erişime Açık
Görüntülenme
6
13.07.2023 tarihinden bu yana
İndirme
1
13.07.2023 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
02 Temmuz 2024 04:12
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE SAĞLIK DURUMU TAHMİNLEME
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
EROL FAAL
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
Ayşegül ALAYBEYOĞLU SOY
Yayıncı
(dc.publisher)
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Tür
(dc.type)
Diğer
Açıklama
(dc.description)
Yüksek Lisans Bitirme Projesi
Özet
(dc.description.abstract)
Makine Öğrenmesi ile Sağlık Durumu Tahminleme, spesifik olarak Kalp Hastalığı Tahmini projesi, yaşam tarzı ve sağlık parametrelerine dayalı olarak kardiyovasküler hastalık riskini değerlendirmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanan web tabanlı bir uygulama geliştirmeyi amaçlamaktadır. Flask ve Scikit-learn entegrasyonuyla, proje kullanıcılara kişisel bilgilerini girmelerine ve kardiyovasküler risklerine yönelik kişiselleştirilmiş bir tahmin elde etmelerine imkan tanıyan oldukça basit bir arayüz sunar. Uygulama, cinsiyet, yaş, boy, kilo, kan basıncı, kolesterol seviyesi, glukoz seviyesi, sigara alışkanlığı, alkol tüketimi ve fiziksel aktivite gibi faktörleri dikkate alarak risk değerlendirmeleri yapar. HTML, CSS ve JavaScript kullanılarak geliştirilen web tabanlı arayüz, etkileşimli özellikleriyle kullanıcının bilgilerini girmesi konusunda yardımcı olur. Proje, teknolojilerin başarılı bir şekilde entegrasyonunu sergileyerek etkili bir kalp hastalığı tahmin uygulaması oluşturur. Gelecekteki geliştirmeler arasında tahmin modelinin doğruluğunun arttırılması, özellik setinin genişletilmesi ve veri görselleştirme tekniklerinin kullanılması yer alır. Sonuç olarak, Kalp Hastalığı Tahmini projesi, bireylere proaktif sağlık yönetimi ve önleyici önlemler konusunda değerli bir araç sunmaktadır.
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
2023-07-13
Açık Erişim Tarihi
(dc.date.available)
2023-07-13
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2023
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
https://hdl.handle.net/11469/3466
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Kalp Hastalığı Tahmini
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Makine Öğrenimi
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms