Veri Bilimi
Yazarlar: Hasibe CANDAN, Arzu DURMUŞ, Güneş HARMAN
Konular:Mühendislik
Anahtar Kelimeler:Genetik Algoritma,Naive Bayes,Bayes NET,Karar Ağaçları,SVM
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.