Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi (May 2021)
Karar Destek Makineleri ve Rastgele Orman Ağaçları Yöntemleri ile Vücut Yağ Yüzdesinin Tahmini
Abstract
Obezite, önemli bir sağlık problemidir ve yaygınlığı giderek artmaktadır. Bu hastalığın, diğer birçok hastalığın tetikleyicisi ve habercisi olduğu bilinmektedir. Obezite hastalığının tedavi sürecinden önce, vücut yağ yüzdesinin doğru bir şekilde tespit edilmesi önemlidir. Yüksek maliyetli yöntemler ile vücut yağ yüzdesi kesin olarak ölçülmektedir. Bu çalışmada, kişilerden alınan antropometrik veri seti ile vücut yağı yüzdesi tespitinin doğru ve maliyetsiz bir şekilde tahmin edilebilmesi için destek vektör regresyonu ile rastgele orman ağaçları regresyon yöntemleri uygulanmıştır. Regresyon yöntemlerinde, model parametre değerleri, veri sayısı, özellik sayısı ve özellik seçimi tahmin başarımında önemlidir. 13 özellikli vücut yağ yüzdesi veri seti baz olarak alınan çalışmada, literatürde sıklıkla kullanılan 25 istatiski yöntem (çarpıklık, merkezi moment, basıklık vb.) ile yeni bir veri seti oluşturulmuş ve elde edilen yeni veri setinin başarım performansının literatürde yer alan diğer çalışmalardan yüksek olduğu görülmüştür. Regresyon parametrelerinin ızgara tarama yöntemleriyle belirlenmesi sayesinde tahmin doğrulukları arttırılmıştır. Ayrıca özellik azaltma yöntemleri ile vücut yağ yüzdesi ile yüksek ilintili özellikler belirlenmiştir. Seçilen özellikler ile gerçekleştirilen regresyon yöntemlerinin tahmin başarı performansının da benzer diğer çalışmalardan yüksek olduğu gözlenmiştir. En iyi ortalama karesel hata değerleri olarak, Rasgele Orman Ağaçları Yöntemi ve istatistiki yöntemle oluşturulan yeni veri seti ile gerçekleştirilen deneyde 2,2519 değeri elde edilirken, Karar Destek Makinaları ve en iyi 6 F-skor değerine sahip özellikler ile yapılan regresyon deneyinde 3,174 değerine ulaşılmıştır.
Keywords
