Sınıflama ve regresyon ağaçları tekniği ile kalp hastalıklarına etki eden bazı faktörlerin belirlenmesi

Abstract

Karar ağaçlarının algoritmalarından olan CHAID ve CART teknikleri; kullanımının ekonomik olması ve hızlı sonuç vermesi nedeniyle, veri işlemede sıkça kullanılan tekniklerdendir. CART ve CHAID algoritmalarının en önemli özellikleri sürekli ve kategorik verileri aynı anda modele dahil edebilmesi, bağımlı değişkenler üzerinde etkili olan bağımsız değişkenleri bir ağaç diyagramı üzerinde kolayca gösterilip özetlenebilmesidir.Bu çalışmada; University of California bünyesinde veri setlerini barındıran bir platformdan alınan kalp hastalığına etki eden 38 adet faktör kullanılmıştır. Bu faktörlerin değerlendirilmesi; Sınıflama ve Regresyon Ağaçı (CART) ve Otomatik Ki-Kare Etkileşim Belirleme (CHAID) algoritmaları kullanılarak oluşturulmuştur ve çıkan sonuçlar birbirleriyle karşılaşırılarak yorumlanmıştr.

CHAID and CART techniques which are the algorithms of desicion trees and are frequently used techniques in terms of getting quick result and being economic. The most important features of CART and CHAID algorithms that; incorporating the categorized and continuous data at the same time, summarising and showing the independent variables on a diagram tree which are effect on dependent variables.In this study, 38 factors related to heart diseases are studied and data were taken from a platform which has data sets in University of California. These factors were evaluated by Classification and Regression Tree (CART) and Chi-Squared Automatic Interaction Detector (CHAID) algorithms and the results were interpreted by comparing to one another