¹Çukurova University, Medical Faculty, Biophysics Department, TR-01330 Adana - TURKEY
²Çukurova University, Engineering Faculty, Electric and Electronics Department, TR-01330 Adana - TURKEY
³Çukurova University, Fisheries Faculty, TR-01330 Adana - TURKEY DOI : 10.9775/kvfd.2018.21381 Bu çalışmanın amacı, Wistar albino türü sıçanların diyabetik biyokimyasal değerleri ve Manyetik Alan Uygulamasıyla kasılma değerleriyle daha karmaşık hale getirilen veri setinin, istatistiksel algoritmalarından biri olan temel bileşen analiz -PCA ile etkili karar ağacımakinesi öğrenme algoritması-J48 aracılığı ortaya konulmasıdır. Wistar Albino türü sıçanlarkontrol grubu da dahil olmak üzere 4 farklı grup altında incelenmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, PCA"nın karar ağacı makinesi öğrenme algoritması J48 ile birlikte kullanıldığında sınıflandırmadaki başarı oranı %96.25"den %97.50"e arttırdığı gözlenmiştir. Böylece, PCA ile desteklenen J48 algoritmasının, Wistar albino türü sıçanlarının daha karmaşık hale getirilmiş diyabetik metobolik değerlerinden elde edilen veriler üzerinde başarılı bir şekilde kullanılabileceğini ortaya koymuştur. Anahtar Kelimeler : Diyabetes mellitus, Manyetik alan, J48, PCA