Tıbbi veriler üzerinde makine öğrenme algoritmaları ve bulanık mantık ile kurallar öğrenme
Machine learning algorithms and learning rules with fuzzy logic on medical data
- Tez No: 167699
- Danışmanlar: PROF.DR. AHMET ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: makine öğrenmesi, veri madenciliği, kural öğrenme, bulanık mantık, sınıflandırma, machine learning, data mining, learning rules, fuzzy logic, classification. u
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma ameliyat sonrasında hastalardan alman tıbbi veriler üzerinde sınıflandırıcı makine öğrenmesi algoritmaları (OneR, Navie Bayes, JRip, Ridor, SMO, J48, LMT, Conjunctive Rule, Decision Tables, NNge, KStar, IBk, PART) ve bulanık mantık ile sınıflandırma analizleri yapmak ve kural öğrenimi yapmak için yapılmıştır. Tıbbi veri kümesi 9 özellik ve 90 veriden oluşmaktadır. Bulanık Mantık sınıflandırmayı kıyaslamak için OneR algoritması kullanıldı. Bu sınıflandırmada L_02 ve ADMDECS özellikleri kodlanıldı. OneR algoritmasına göre L_02'nin sınır değeri 95.5 dir. Şekil 8.1'de, L_02(A) ve L_02(S) bulanık üyelik fonksiyonları yaklaşık olarak ~ 96.07 noktasında kesişmektedir. Bu değer sınır, değer gibi kabul edildi. Bulanık mantık ile yapılan sınıflandırma değerinin, OneR algoritması ile elde edilen sınıflandırma değerinden daha iyi olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this paper, machine learning algorithms (OneR, Navie Bayes, JRip, Ridor, SMO, J48, LMT, Conjunctive Rule, Decision Tables, NNge, KStar, IBk, PART) and Fuzzy Logic with classification analysis and rules learning made from instances in medical data set. There are 90 instances and 9 attributes in medical data set. OneR algorithm is used in fuzzy logic classification to confirm. In this classification L_02 and ADMDECS attributes used. Approach to OneR algorithm is limited value 95.5 of L02. L_02(A) and L_02(S) fuzzy membership functions are approximately intersect at point ~ 96.07 from the fuzzy membership functions at figure 8.1. This value is accepted as limit value. I was determined fuzzy logic classifications value more suitable from OneR algorithm classifications value.
Benzer Tezler
- EEG sinyallerindeki epileptiform aktivitenin veri madenciliği süreci ile tespiti
The detection of an epileptiform activity on EEG signals by using data mining process
MEHMET ALBAYRAK
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA
- Son dönem böbrek yetmezliği hastalarının böbrek nakli öncesinde duyarlılıklarının belirlenmesi ve böbrek nakli uygulanmış pozitif cross-matchli hastaların graft yaşam sürelerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
N. MELTEM HAMAMİZADE BAŞDAL
Doktora
Türkçe
1992
Tıbbi Biyolojiİstanbul ÜniversitesiTıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MAHMUT N. ÇARİN
- Kişisel satış yönteminin ilaç pazarlaması üzerine etkisi
The impact of personal business method on pharma marketing
CUMHUR SEYİT KARADENİZ
- Hastanelerde hekim-hemşire ilişkilerinde yaşanan çatışma kaynaklarının belirlenmesi ve çözüm önerileri
Evaluation of conflict sources in relations between physicians and nurses in hospital environment and recommendation for solutions
YASEMİN ERGÜN (AKBAL)
Doktora
Türkçe
1999
İşletmeİstanbul ÜniversitesiHastane ve Sağlık Kur. Yön. Bilim Dalı
PROF. DR. TANIL KILINÇ
- Klinik çalışmalara uygun istatistiksel tekniklerin uyum ve kıyaslamaları üzerine bir araştırma
A Study on fitting and comparing statistical tecniques appropriate for clinical research
EBRU TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Tıbbi BiyolojiAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN SAKA