• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Diagnosis of Diabetes Mellitus Using Statistical Methods and Machine Learning Algorithms

Tarih

2018

Yazar

Pekel, Ebru
Ozcan, Tuncay

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

The early diagnosis of the diabetes condition is crucial for cure process, because an early diagnosis provides the ease of treatment for the patient and the physician. At this point, statistical methods and data mining algorithms can provide important opportunities for early diagnosis of diabetes mellitus. In the literature, many studies have been published for solution of this problem. In this study, firstly, these studies are analyzed in detail and classified according to their methodologies and solution approaches. The main aim of this paper is to provide the comprehensive and detailed review of the diagnosis of diabetes by statistical methods and machine learning algorithms. Also, this paper presents a literature review on the diagnosis diabetes up to the end of 2017. It's identified over 425 papers, highly cited 100 ones are presented in detailed. This paper provides to guide future research and knowledge accumulation and creation of classification and prediction techniques in diagnosis of diabetes. This study shows it is clear that the combination of different machine learning algorithms and optimization models can lead to more meaningful and powerful results.

Kaynak

Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences-Sigma Muhendislik Ve Fen Bilimleri Dergisi

Cilt

36

Sayı

4

Bağlantı

https://hdl.handle.net/20.500.12712/11259

Koleksiyonlar

  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [12971]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Ondokuz Mayıs

by OpenAIRE

Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Kütüphane || Ondokuz Mayıs Üniversitesi || OAI-PMH ||

Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Samsun, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Ondokuz Mayıs Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Ondokuz Mayıs:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.