Genetik Algoritma Ve Sınıflandırıcı Yöntemler İle Kanser Tahmini

Hasibe CANDAN; Arzu DURMUŞ; Güneş HARMAN

Makale detayları

Genetik Algoritma Ve Sınıflandırıcı Yöntemler İle Kanser Tahmini

Yazarlar:

Hasibe CANDAN | Arzu DURMUŞ | Güneş HARMAN

Yayıncı:

Murat GÖK

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Veri Bilimi 2019 Vol.2 Issue 1, pp.30-34

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000683413

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2667-582X

Özet:

 


Günümüzde mikrodizi analizlerinden
kanser teşhisi önemli bir araştırmadır. Bireysel genlerden elde edilen mikro
dizi verisinde kanser teşhisi için makine öğrenmesi yöntemlerini kullanmanın,
zaman ve doğruluk açısından avantajları vardır.Akciğer ve beyin kanseri veri
setleri üzerinde makine öğrenmesi sınıflandırma yöntemleri kullanılarak
performans analizi yapıldı. Aynı veriler genetik algoritma ile öznitelik
seçimine tabii tutuldu ve öznitelik seçimi yapılmış verilerin performans
analizleri tekrar inlecelenip sonuçlar tablolar ile desteklenerek yorumlandı.
Makine öğrenmesi sınıflandırma yöntemlerinden Naive Bayes, Bayes NET, kNN,
Random Forest ve LSVM kullanıldı.


.

Makale detayları

Genetik Algoritma Ve Sınıflandırıcı Yöntemler İle Kanser Tahmini

Yazarlar: Hasibe CANDAN | Arzu DURMUŞ | Güneş HARMAN

Yayıncı: Murat GÖK

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Veri Bilimi 2019 Vol.2 Issue 1, pp.30-34

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 7/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000683413

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2667-582X

Sayı

Yazarlar:

Hasibe CANDAN | Arzu DURMUŞ | Güneş HARMAN

Yayıncı:

Murat GÖK

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Veri Bilimi 2019 Vol.2 Issue 1, pp.30-34

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000683413

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2667-582X