destek vektörleri yöntemi kullanılarak sporcu performansını etkileyen ...

Bahsedilen bu gerekçelerden dolayı verilere 3. dereceden polinomsal eğri
uydurma (curve fitting) algoritması uygulanarak verilerin daha doğrusal olmaları
sağlanmış ve ideale daha yakın olmaları amaçlanmıştır. Şekil 3.9 incelendiğinde
performans düzeyi iyi olarak tanımlanan bir sporcuya ait verilerdeki saçaklanmanın eğri
uydurma algoritması uygulandıktan sonra nasıl giderildiği görülmektedir.
V E (lt/dk)
VCO 2 (mlt/dk)
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0 100 200 300 400 500 600 700
Zaman (sn)
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
0 100 200 300 400 500 600 700
Zaman (sn)
VO 2 (mlt/dk)
Kalp Atım Sayısı (atım/dk)
5000
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
0 100 200 300 400 500 600 700
Zaman (sn)
200
180
160
140
120
100
80
0 100 200 300 400 500 600 700
Zaman (sn)
Şekil 3.9: Performans düzeyi “iyi” olarak tanımlanan bir sporcuya ait dakika solunum hacmi, oksijen
tüketim miktarı, karbondioksit üretim miktarı ve kalp atım sayısının zamana bağlı grafiği (5 saniyelik
ortalamaları alınarak eğri uydurma algoritması uygulanmıştır).
3.4. Veri Setlerinin Oluşturulması
Eğitim grubunda bulunan sporcuların verileri tek bir veri setine, test ve tahmin
grubunda bulunan sporcuların verileri ise birbirinden bağımsız veri setlerine
dönüştürülmüştür. Ergospirometreye bağlı bilgisayar üzerinde çalışan yazılım
tarafından hazırlanan verilere ait Microsoft Excel belgesi formatındaki dosyalardan veri
setlerinin oluşturulabilmesi için ayrı bir yazılımın geliştirilmesine ihtiyaç duyulmuştur.
43