Zeki Sistemler Teori ve Uygulamaları Dergisi

Yazarlar: Ebru AYDINDAĞ BAYRAK, Pınar KIRCI, Tolga ENSARİ, Engin SEVEN, Mustafa DAĞTEKİN

Konular:Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka, Mühendislik, Ortak Disiplinler

DOI:10.38016/jista.966517

Anahtar Kelimeler:Makine öğrenmesi,Göğüs kanseri,Sınıflandırma,Erken teşhis

Özet: Kanser dünya genelinde pek çok insanın ölümüne sebep olan en önemli hastalıklardan biridir. Özellikle göğüs kanseri kadınlar arasında en çok rastlanan hastalıkların başında yer almaktadır. Bu sebeple kanser hastalığının teşhisi ile alakalı herhangi bir gelişme insanların sağlıklı bir yaşam sürmesi açısından oldukça önemlidir. Günümüzde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılması, kanser hastalığının erken teşhisi ve tahmini için yapılan çalışmalara büyük katkılar sağlamaktadır. Bu çalışmada da k-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makinaları, Naive Bayes, Karar ağaçları ve Yapay Sinir Ağları gibi beş farklı makine öğrenmesi yöntemleri Kaggle platformunda yer alan iki farklı göğüs kanseri veri kümesi üzerinde uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar doğruluk değerleri ve karmaşıklık matrisi değerleri ile verilerek karşılaştırılmıştır. Birinci göğüs kanseri veri kümesi içinde %98,2456 doğruluk oranıyla ve ikinci göğüs kanseri veri kümesinde %93,8596 doğruluk oranıyla Yapay Sinir Ağları (YSA) yönteminde en yüksek doğruluk değerleri elde edilmiştir.

---