Sağlıkharcamalarının önceden tahmin edilebilmesi gerek genel bütçe planlamasındagerekse sigortacılık sektöründe hizmet veren kurumların müşterilerine doğrufiyatlandırmayı yapabilmesinde büyük öneme sahiptir. Özellikle sigortaşirketlerinin rekabetçi fiyat teklifleri sunabilmesi ve karlılığınıarttırabilmesi için doğru analizler yapması gerekmektedir. Bu çalışmada verimadenciliği yöntemlerinden biri olan karar ağacı kullanılarak sağlık harcamasıtahmini yapılmış ve sonuçlar analiz edilmiştir. Açık erişimli Kaggle veribilimi depolama platformundan alınan veri kümesindeki yaş, cinsiyet, çocuksayısı, vücut kitle indeksi, sigara kullanma ve bölge bilgileri karar ağacınıngiriş değerlerini oluşturmaktadır. Sağlık harcaması ise bu değerlere bağlıolarak çıkış değerimizdir. Bu verilerden yaralanarak yapılan tahmin işlemindekullanılan karar ağacı yöntemi üzerinde analizler yapılmıştır. Elde edilenperformans sonuçlarının sağlık alanında planlama yapıcılar, sigortacılıkalanında hizmet veren kuruluşlar ile bu alanlardaki araştırmacılara yolgösterici olacağı düşünülmektedir.
Prediction of health care cost has a big importancefor general budget planning and accurate pricing of institutions which are ininsurance sector. In particular, insurance companies need to make accurateanalysis for competitive bidding and for increasing profitability. In thisstudy, decision tree which is one of the data mining methods is used to makeprediction of health care cost and results are analyzed. The values age, sex,number of child, bmi, region, smoker which taken from the data set given in openaccess Kaggle data mining data storage platform is input attributes. Healthcare cost is the label attribute depends on these attributes. Analysis of thedecision tree method was performed in this prediction which is made by usingthese values. Performance results will hope to be helpful for planners onhealth budget, the insurance companies and researchers on those areas.