Sayar, RamazanAri, Yılmaz Onur20212147-57172147-6152Son yıllarda, makine öğrenmesi (MÖ) teknolojilerinden tıp ve halk sağlığı araştırmalarında yaygın olarak yararlanılmaktadır. MÖ algoritmaları, klinik veri tabanlarındaki çoklu, karmaşık değişkenler arasındaki etkileşimleri analiz etmede ve doğru tahminler yapmada oldukça etkilidir. Bu çalışmada, MÖ tabanlı tahmin modellerini oluşturmak için etik onayı alınmış, yaş, cinsiyet, önceki enfeksiyon bilgileri ve enfeksiyon algılarından oluşan veriler sağlık hizmetleri meslekyüksekokulu öğrencilerinden toplandı. Python yazılım dili kullanılarak makine öğrenmesi altında Logistic Regression, Random Forest, Decision Tree ve XGBoost modelleri kullanıldı. Verilerin modeller ve makine öğrenmesi analiz sonuçlarına göre en etkili makine öğrenme modeli %74.7’lik tahmin başarı oranı ile Logistic Regression modeli olduğu belirlendi. Bu model kullanılarak bireylerin enfeksiyona yakalanmaya yatkınlıkları yüksek bir doğrulukla hesaplanabildiği gösterildi. Dolayısıyla makine öğrenmesi kullanılarak profesyonel sağlık personeli olarak çalışacak ya da mesleki eğitim alacak genç bireylerin enfeksiyona yatkınlıkları ya da yeterli bilgi birikimine sahip olup olmadıkları hızlıca belirlenebilecektir. Böylelikle çalışma ortamlarında, enfeksiyona yakalanma ihtimallerinin en aza indirgenmesinin eğitim ile önüne geçilmeye çalışılacaktır. Modele veri girdisi devam ettikçe tahmin yüzde başarısının artacağı da göz önünde bulundurulmalıdır.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessdöngüsel göçithalatihracatTürkiye EkonomisiküreselleşmeArticle264414601045355