Vitamin deficiency prediction using metaheuristic algorithms?
[ X ]
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Adana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Kan, insanoğlunun varoluşundan beri büyük bir öneme sahip olmuştur. Antik çağlarda bile insanlar, hastalıkların ve sağlık durumlarının belirlenmesi için kanın önemli bir unsur olduğunu biliyorlardı. Tıp alanındaki gelişmeler ve teknolojik ilerlemeler sayesinde, kan testleri insanların sağlık durumlarını anlamak için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu nedenle kan analizi, tıbbi teşhis ve tedavi süreçlerinin temel bir parçası haline gelmiştir. Bu çalışmada, B12 vitamini tahminlemesi üzerine bir proje gerçekleştirilmiştir. Veri seti, 2-92 yaş aralığında 509 kadın, 398 erkek olmak üzere toplam 907 kişinin kan değerlerini içermektedir. SVR, LASSO ve Ridge regresyonlarında, regresyon modellerinin performansını artırmak ve aşırı uyma (overfitting) problemini azaltmak amacıyla kullanılan modellere ait parametreler optimize edildi. SVR için best 'C' ve gamma değerleri sırasıyla 0.072 ve 0,107 olarak bulundu ve MAE, MSE, RMSE ve ??2 değerleri için optimizasyon sonrasında sonuçlar 0.145, 0.024, 0.152 ve 0.890 olarak iyileşti. Lasso regresyon için best 'alpha' değeri 0.011 olarak bulundu. MAE, MSE, RMSE ve ??2 değerleri için optimizasyon sonrasında sonuçlar 0.030, 0.003, 0.062 ve 0.983 olarak iyileşti. Ridge regresyon için best 'alpha' değeri 0.013 olarak bulundu. MAE, MSE, RMSE ve ??2 değerleri için optimizasyon sonrasında sonuçlar 0.063, 0.079, 0.289 ve 0.623 olarak iyileşti.Bu çalışma, tıp alanında kan analizlerinin önemini ve regresyon analizinin tahminleme gücünü vurgulamaktadır.
Blood has held significant importance throughout human existence. Even in ancient times, people recognized the crucial role of blood in determining diseases and health conditions. With advancements in the field of medicine and technological progress, blood tests have become a vital tool for understanding individuals' health. Therefore, blood analysis has become an integral part of medical diagnosis and treatment processes. In this study, a project was conducted on the prediction of B12 vitamin levels. The dataset includes blood values of a total of 907 individuals, ranging from 2 to 92 years, with 509 females and 398 males. Parameters of models used to enhance the performance of regression models and reduce the risk of overfitting in SVR, LASSO, and Ridge regressions were optimized. For SVR, the best 'C' and gamma values were found to be 0.072 and 0.107, respectively, resulting in improved outcomes with MAE, MSE, RMSE, and ??2 values of 0.145, 0.024, 0.152, and 0.890 after optimization. The optimal 'alpha' value for Lasso regression was 0.011, leading to enhanced results post-optimization with MAE, MSE, RMSE, and ??2 values of 0.030, 0.003, 0.062, and 0.983. In Ridge regression, the best 'alpha' value was determined as 0.013, and the results improved after optimization with MAE, MSE, RMSE, and ??2 values of 0.063, 0.079, 0.289, and 0.623. This study emphasizes the importance of blood analysis in the medical field and the predictive power of regression analysis.
Blood has held significant importance throughout human existence. Even in ancient times, people recognized the crucial role of blood in determining diseases and health conditions. With advancements in the field of medicine and technological progress, blood tests have become a vital tool for understanding individuals' health. Therefore, blood analysis has become an integral part of medical diagnosis and treatment processes. In this study, a project was conducted on the prediction of B12 vitamin levels. The dataset includes blood values of a total of 907 individuals, ranging from 2 to 92 years, with 509 females and 398 males. Parameters of models used to enhance the performance of regression models and reduce the risk of overfitting in SVR, LASSO, and Ridge regressions were optimized. For SVR, the best 'C' and gamma values were found to be 0.072 and 0.107, respectively, resulting in improved outcomes with MAE, MSE, RMSE, and ??2 values of 0.145, 0.024, 0.152, and 0.890 after optimization. The optimal 'alpha' value for Lasso regression was 0.011, leading to enhanced results post-optimization with MAE, MSE, RMSE, and ??2 values of 0.030, 0.003, 0.062, and 0.983. In Ridge regression, the best 'alpha' value was determined as 0.013, and the results improved after optimization with MAE, MSE, RMSE, and ??2 values of 0.063, 0.079, 0.289, and 0.623. This study emphasizes the importance of blood analysis in the medical field and the predictive power of regression analysis.
Açıklama
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
