Makine Öğrenmesi Yöntemleri İle Covid-19 Verilerinin İncelenmesi: Türkiye Örneği

Covid 19 virüsü günümüzde sağlığımızı ve yaşamımızı etkileyen en önemli sorunların başındadır. Bu virüsün normal bir hastada etkisinin yaklaşık olarak bir ay sürdüğü düşünülmektedir. Buradan yola çıkarak Türkiye Sağlık Bakanlığının açıkladığı günlük vakalar, vefatlar, iyileşenler, testler ve ağır hasta sayıları verilerinden yola çıkarak aylık bir değerlendirme yaprak virüsün aylık olarak seyrinin değerlendirilmesi amaçlandı. Araştırmamızda Mart 2020 ile Mart 2021 arasında açıklanan 12 aylık veri seti kullanıldı. Bu veri seti Makine Öğrenmesi sınıflandırma yöntemlerinden Random Forest algoritması ile analiz edildi. Analiz sonucunda yöntem Kesinlik, Duyarlılık, F Ölçüsü ve AUC performans ölçütleri ile sınandı. Ayrıca kullanılan değişkenlerin model için önemi değerlendirildi. Yapılan analizler sonucunda Modelimizin doğruluğu (OOB) ise %83 olarak bulundu. Performans ölçütleri de Kesinlik oranı %90, Duyarlılık oranı %89, F ölçüsü %89 ve Eğrinin altında kalan alan (AUC) %99 olarak bulundu. Değişken önemleri modelinin doğruluğu için en önemli değişken Günlük İyileşen Sayısı iken sınıf belirlemedeki en önemli değişken Günlük İyileşen Sayısı olarak belirlendi.