Veri Bilimi

Veri Bilimi

Dengesiz Veri Setli Sağkalım Verilerinde Cox Regresyon ve Rastgele Orman Yöntemlerin Karşılaştırılması

Yazarlar: Pelin AKIN, Yüksel TERZİ

Cilt 3 , Sayı 1 , 2020 , Sayfalar 21 - 25

Konular:Fen

Anahtar Kelimeler:: Rastgele orman, Smote tekrar örnekleme, Cox regresyon, Dengesiz veri seti

Özet: Cox regresyon modeli, temel olarak, hastaların sağkalım süresi ile bir veya daha fazla faktörlerin yaşam süreleri üzerindeki etkilerini incelemek amacıyla yaygın olarak kullanılan bir regresyon modelidir. Yüksek sayıdaki verilerin oluşu, verilerde doğrusal olmayan durum, yüksek derecede etkileşim ve yüksek boyutlu ilişkileri açıklamada kullanılabilecek Cox Regresyon yöntemine alternatif olarak  makine öğrenme yöntemleri kullanılmaya başlanılmıştır. Bu çalışmada, veri seti Ondokuz Mayıs Üniversitesi göğüs hastalıkları servisinde yatmakta olan akut lösemi hastalarından elde edilmiştir. Analizden önce, çıktı değişkenin kategorisindeki dengesizliği düzeltmek için sentetik azınlık aşırı örnekleme (Smote) yöntemi uygulandı.  Daha sonra, her hastanın riskini belirmek için rastgele orman ve Cox Regresyon yöntemleri kullanılmıştır. Bu iki yöntem uyum indeks, roc eğrisinin altında elde edilen alan (AUC) ve hata oranına göre karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, rastgele orman sağkalım  analizinde Cox regresyonuna alternatif bir yöntem olarak kullanabilir.


ATIFLAR
Atıf Yapan Eserler
Henüz Atıf Yapılmamıştır

KAYNAK GÖSTER
BibTex
KOPYALA
@article{2020, title={Dengesiz Veri Setli Sağkalım Verilerinde Cox Regresyon ve Rastgele Orman Yöntemlerin Karşılaştırılması}, volume={3}, number={21–25}, publisher={Veri Bilimi}, author={Pelin AKIN,Yüksel TERZİ}, year={2020} }
APA
KOPYALA
Pelin AKIN,Yüksel TERZİ. (2020). Dengesiz Veri Setli Sağkalım Verilerinde Cox Regresyon ve Rastgele Orman Yöntemlerin Karşılaştırılması (Vol. 3). Vol. 3. Veri Bilimi.
MLA
KOPYALA
Pelin AKIN,Yüksel TERZİ. Dengesiz Veri Setli Sağkalım Verilerinde Cox Regresyon ve Rastgele Orman Yöntemlerin Karşılaştırılması. no. 21–25, Veri Bilimi, 2020.