Apache Spark ile Makine Öğrenmesi Destekli Diyabet Rahatsızlığı Tahmini

Abstract

Diyabet rahatsızlığı, insan vücudunun organlarını etkileyen kritik sağlık sorunlarından biridir. Bu nedenle, diyabet, 21. yüzyılda küresel bir sağlık sorunu olarak kabul edilmektedir. Bu rahatsızlığın sonucu olarak ortaya çıkan sorunlardan kaçınmak ve onları ağırlaşmadan önce tedavi etmek için diyabet rahatsızlığını tahmin edip işleyebilen bir sisteme ihtiyaç duyulmaktadır. Son yıllarda, sağlık alanında birçok rahatsızlığın erken teşhisi için çeşitli teknolojik araçlar ve uygulamalar kullanılmaktadır. Bu uygulamalardan birisi de veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri yardımıyla hastalığın erken teşhisi için analizlerin gerçekleştirilmesidir. Bu araştırmada, son zamanlarda büyük veri işlemede oldukça popüler olan Apache Spark teknolojisi ile diyabet rahatsızlığı analizleri gerçekleştirilmektedir. Aynı zamanda analizlerde tahmin için kullanılan Apache Spark MLlib kütüphanesindeki beş farklı makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının performansları karşılaştırılmış ve Rasgele Orman (RO) algoritmasının en iyi performansa sahip olduğu görülmektedir. Gerçekleştirilen analizler sonucunda kullanılan Apache Spark teknolojisinin bu tarz rahatsızlıkların belirlenmesinde kullanılabileceğini göstermektedir.