Genetik Algoritma Ve Sınıflandırıcı Yöntemler İle Kanser Tahmini

Hasibe CANDAN; Arzu DURMUŞ; Güneş HARMAN

Article Details

Genetik Algoritma Ve Sınıflandırıcı Yöntemler İle Kanser Tahmini

Authors:

Hasibe CANDAN | Arzu DURMUŞ | Güneş HARMAN

Publisher:

Murat GÖK

Main Topics:

Applied physics

Journal:

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

Document Type:

Article

Publication Date:

7/2019

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000683413

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

2667-582X

Abstract:

 


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.


.

Article Details

Genetik Algoritma Ve Sınıflandırıcı Yöntemler İle Kanser Tahmini

Authors: Hasibe CANDAN | Arzu DURMUŞ | Güneş HARMAN

Publisher: Murat GÖK

Main Topics: Applied physics

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

Document Type: Article

Publication Date: 7/2019

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000683413

Frequency: Bi-Annual

eISSN: 2667-582X

Issues

Authors:

Hasibe CANDAN | Arzu DURMUŞ | Güneş HARMAN

Publisher:

Murat GÖK

Main Topics:

Applied physics

Journal:

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

Document Type:

Article

Publication Date:

7/2019

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000683413

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

2667-582X