19819

Üniversite Öğrencilerinde Obeziteye Etki Eden Beslenme Davranışlarının Belirlenmesine Yönelik Karar Ağacı Uygulaması

Obezite insan sağlığını olumsuz etkileyecek düzeyde yağ miktarının vücuttaki artışı olarak tanımlanmaktadır. Yetişkin erkeklerde vücut ağırlığının %15-18, kadınlarda %20-25'i yağ dokusundan oluşmaktadır. Bu değerlerin erkeklerde %25, kadınlarda %30 üzerine çıkması "obezite" olarak ifade edilmektedir. Farklı bir yaşam tarzı veya yaşam alanına geçişte bireylerin sosyal alışkanlıkları gibi beslenme alışkanlıkları da değişmektedir. Üniversite öğrencilerinin farklı yaşam tarzına geçişte beslenme alışkanlıklarının da değişmesi kendilerini obezite ile karşı karşıya bırakmaktadır. Düzensiz beslenme, düzensiz uyku ve fiziksel aktivite eksikliği obezitenin ilerleyişini kolaylaştırmaktadır. Bu çalışmada, veri madenciliği teknikleri ile üniversite öğrencilerinin beslenmelerine ne derece dikkat ettiği, beslenme alışkanlıkları, beslenme şekilleri ve buna bağlı olarak obeziteye yakalanma durumları incelenecektir. Çalışmada 100 kişiye ait veri kullanılarak obeziteye yakalanma riskini ortaya çıkaracak karar ağacı oluşturulmuştur. Algoritma ile oluşturulan karar ağacında amaca uygun budama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Karar ağacı obezite teşhisinde %100 başarıya ulaşmıştır. Karar destek sistemi ile hekimlerin klinik ortamda teşhis sürecini hızlandırmak amaçlanmıştır

A Decision Tree Application for the Detection of the Dietary Habits of the University Students Affecting Obesity

Obesity is defined as the increasement of the fat amount in the body to such extent that it affects the health adversely. 15-18% of the bodyweight of an adult male is made up of adipose tissues while this rate ranges between 20 to 25 % for adult females. When this rate goes over 25% in males and 30% in females, it's called obesity. Not only social habits but also dietary habits change when a person changes his or her way of life or moves to a different living space as in the case of university students who are often faced by obesity as they change their lifestyles and nutritional habits. Malnutrition, irregular sleep and lack of physical activity accelerate obesity's rise. In this study, the extent to which university students care about the nutrition, dietary habits and the obesity risk related to those factors will be probed with the help of data mining techniques. A decision tree was created to reveal the possibility of being obese based on the data obtained from 100 individuals. Pruning was done for this purpose on the decision tree which was created with an algorithm. The decision tree yielded 100% of success rate for the diagnosis of obesity. The process of the diagnosis for clinical purposes can be accelerated with the use of decision support system

PDF

___

[1] Akpınar, H. Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği. İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi. 2000; 29(1): 1- 22.
[2] Giudici, P. Applied Data Mining: Statistical Methods for Business and Industry, John Wiley & Sons, 2005.
[3] Hand, D.J.; Mannila, H.; Smyth, P. Principles of data minin, MIT press, 2011.
[4] Tang, Z.; Maclennan, J. Data mining with SQL Server 2005, John Wiley & Sons, 2005.
[5] Cabena, P.; Hadjinian, P.; Stadler, R.; Verhees, J.; Zanasi, A. Discovering data mining: from concept to implementation, Prentice-Hall, Inc, 1998.
[6] Tan, P.N.; Steinbach, M.; Kumar, V. Introduction to data mining (Vol. 1), Boston: Pearson Addison Wesley, 2006.
[7] Han, J.; Kamber, M.; Pei, J. Data mining: concepts and techniques, Elsevier, 2011.
[8] Erdogan, S.Z. Data mining and K-Means algorithm in data mining and an application to a student database. MSc Thesis, Institute of Social Sciences, Istanbul University, 2004.
[9] Ozcakır, F.C. Data mining application in association of customer transactions. MSc Thesis, Graduate School of Natural and Applied Sciences, Marmara University, 2006.
[10] Berry, M.J.; Linoff, G.S. Mastering data mining: the art and science of customer relationship management, Amazon, 2006.
[11] Kantardzic, M. Data mining: concepts, models, methods, and algorithms, John Wiley & Sons, 2011.
[12] Albayrak, A.S.; Yılmaz, S.K. Data Mining: Decision Tree Algorithms and an Application on ISE Data. Suleyman Demirel University, The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, 2009; 14(1): 31- 52.
[13] Gülpınar, V. Avrupa Birliği Ülkeleri ile Türkiye’nin Ekonomik Göstergelerinin Karar Ağacı Yöntemi ile Karşılaştırılması. MSc Thesis, Institute of Social Sciences, Marmara University, 2008.
[14] Ulusoy, G. Evaluation of EU enlargement criteria using decision tree analysis. MSc Thesis, Institute of Social Sciences, Marmara University, 2013.
[15] Murathan, F. Obesity frequency of the university students and analyzing the level of physical activity and healthy life style behaviors. PhD Thesis, Institute of Health Sciences, Fırat University, 2013.
[16] Yıldız, U. In formation of obesity among university students the effect of determining the internet addiction. Expertise in medicine, Dokuz Eylül University, 2014.
[17] Efe, A. Evaluation of obesity risk factors using logistic regression and artificial neural networks. MSc Thesis, Graduate School of Natural and Applied Sciences, Dokuz Eylül University, 2012.
[18] Ting, H.; Liou, C.M.; Shih, T.S.; Wang, C.H.; Chang, S.Y.; Chung, A.H.; Lee, S.D. Obstructive sleep apnea rather than diabetes or obesity associated with proteinuria in late mid-aged male workers: a decision tree analysis. Sleep and Breathing, 2015; 19(4): 1167-1174.
[19] Lee, Y.C.; Lee, W.J.; Lin, Y.C.; Liew, P.L.; Lee, C.K.; Lin, S.C.; Lee, T.S. Obesity and the decision tree: predictors of sustained weight loss after bariatric surgery. Hepato-gastroenterology, 2008; 56(96): 1745-1749.
[20] Gürsoy, U.T.S. Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi, Pegem Akademi Yayıncılık, Ankara, 2009.
[21] Özekes, S. A Data mining application. MSc Thesis, Graduate School of Natural and Applied Sciences, Marmara University, 2002.
[22] World Health Organization. Ending Childhood Obesity. Switzerland. 2016, ISBN: 978.92.4.151006.6.
[23] Baysal, A.; Baş, M. Yetişkinlerde ağırlık yönetimi, Türkiye diyetisyenler yayını, Ekspres Baskı, Ankara, 2008.
[24] Çifçili, S.; Ünalan, P.; Kalaça, Ç.; Apaydın, Ç.; Uzuner, A. Children, Obesity And Television. Turkiye Klinikleri Journal of Pediatrics, 2003; 12(2): 67-71.
[25] Ozer, K. Fiziksel Uygunluk, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara, 2001.
[26] Yıldırım, M.; Akyol, A.; Ersoy, G. Şişmanlık (Obezite) ve Fiziksel Aktivite Enerji Dengesinin Aktivite Yönüne Bir Bakış. Sağlık Bakanlığı Yayın No: 729, 2012; ISBN: 978-975-590-245-6.
[27] Ermiş, E.; Doğan, E.; Erilli, N.A.; Satıcı, A. An Examination of Nutritional Habits of University Students: The Model of Ondokuz Mayıs University. Journal of Sports and Performance Researches, 2015; 6(1): 30-40.
[28] Çakır, M. Firma Başarısızlığının Dinamiklerinin Belirlenmesinde Makine Öğrenmesi Teknikleri: Amprik Uygulamalar Ve Karşılaştırılmalı Analiz. Uzmanlık Yeterlilik Sınavı, Ankara, 2005.
[29] Garibagaoglu, M.; Budak, N.; Öner, N.; Saglam, Ö.; Nisli, K. The Evaluation of Nutritional Status and Body Weights of Female University Students Attending Three Different Universities. Journal of Health Sciences, Erciyes University. 2006; 15(3): 173-181.