CLASSIFICATION OF COVID-19 DATASET WITH SOME MACHINE LEARNING METHODS
2019 yılında ortaya çıkan ve tüm dünyayı etkileyen covid-19 hastalığı milyonlarca insanın enfekte olmasına ve yüzbinlerce insanın ölümüne sebep olmuştur. Bu hastalıkla ilgili yapılacak her türlü bilimsel çalışma bu hastalıktan en kısa sürede kurtulmaya yardımcı olacaktır. Bu çalışmada kaggle sitesi üzerinden temin edilen covid 19 datasetine makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından naive bayes, k-nearest neighbor, support vector machine, decision tree uygulanmıştır. En iyi sınıflandırma doğruluğu %100 ile destek vektör makinalarından algoritmasından elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler:
Classification, Machine Learning, covid-19, svm, naive Bayes
CLASSIFICATION OF COVID-19 DATASET WITH SOME MACHINE LEARNING METHODS
2019 yılında ortaya çıkan ve tüm dünyayı etkileyen covid-19 hastalığı milyonlarca insanın enfekte olmasına ve yüzbinlerce insanın ölümüne sebep olmuştur. Bu hastalıkla ilgili yapılacak her türlü bilimsel çalışma bu hastalıktan en kısa sürede kurtulmaya yardımcı olacaktır. Bu çalışmada kaggle sitesi üzerinden temin edilen covid 19 datasetine makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından naive bayes, k-nearest neighbor, support vector machine, decision tree uygulanmıştır. En iyi sınıflandırma doğruluğu %100 ile destek vektör makinalarından algoritmasından elde edilmiştir.
Keywords:
machine learning, covid-19, classification, naive bayes, support vector machine,
___
- [1] C. Huang et al., “Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in wuhan, china,” The Lancet, vol. 395, no. 10223, pp. 497–506, 2020 [2] Z. Wu and J. M. McGoogan, “Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (covid-19) outbreak in china: summary of a report of 72 314 cases from the chinese center for disease control and prevention,” Jama, 2020. [3] Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993. [4] L. Jiang, D. Wang, Z. Cai and X. Yan : Survey of Improving Naive Bayes for Classification. In: Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4632, pp. 134-145, Springer-Verlag , Berlin Heidelberg , 2007. [5] Hsu C. W., Lin C. J., A comparison of methods for multiclass support vector machines, IEEE Transactions on Neural Networks, 2002, 13 (2): 415-425. [6] R. Agrawal. “K-Nearest Neighborn for Uncertain Data”. International Journal of Computer Applications (0975-8887). 2014. Vol. 105 No. 11 pp 13-16.
- ISSN: 2717-8900
- Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
- Başlangıç: 2020
- Yayıncı: Amasya Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler
QUANTUM CHEMICAL STUDY ON TWO BENZIMIDAZOLE DERIVATIVES
Zaid AL-SAWAFF, Fatma KANDEMİRLİ, Hakan Sezgin SAYINER
ŞEYL GAZI, POTANSİYELİ VE ETKİLERİ
Subcell Treatment of Sloped Interfaces between Debye Materials in the FDTD Method
A STUDY OF THE OPTICAL PARAMETERS OF CdS THIN FILMS PREPARED BY THERMAL EVAPORATION
CLASSIFICATION OF COVID-19 DATASET WITH SOME MACHINE LEARNING METHODS
Yavuz ÜNAL, Muhammed Nuri DUDAK
Electrophoretic Deposition of MnO2 using Folic Acid as Advanced Dispersing Agent