Makine Öğrenimi Yaklaşımı ile İşitme Kaybı Derecesinin Cinsiyet ve Yaşa Bağlı Tahmin ve Analizi

Bu çalışma, işitme kaybı sağlık sorununu ele alarak ve Makine Öğrenimi yöntemlerini kullanarak cinsiyet ve yaş gibi demografik faktörlere bağlı olarak işitme kaybı derecesinin tahmin edilmesine odaklanmıştır. İlgili veri seti, işitme cihazı merkezine işitme kaybı şikayetiyle başvuran 500 hastanın özel veya kamu hastanelerinde gerçekleştirilen işitme testlerinin sonuçlarına dayanmaktadır. Bu veriler, hastaların sağ ve sol kulak hava yolu işitme eşikleri, cinsiyet, yaş ve işitme kaybı ortalamalarını içermektedir. Çalışmada kişisel bilgilere yer verilmemekle birlikte, işitme kaybı dereceleri cinsiyet ve yaş faktörlerine bağlı olarak analiz edilecektir. İlgili analizde Makine Öğrenimi algoritmalarından Destek Vektör Makineleri (SVM), K-En Yakın Komşu, Lineer Regresyon ve Random Forest (Rastgele Orman) denetimli öğrenme makine algoritmaları kullanılacaktır.