Geri Dön

Sınıflandırma yöntemleri ve sağlık araştırmalarında uygulamaları

Classifications methods and applications in health research

PDF İndir

  1. Tez No: 971866
  2. Yazar: ZUHAL UZUN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAYAL BOYACIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ele alınmış, buna ilişkin olarak; J48, k-en yakın komşuluk (KNN), Lojistik Regresyon (LR), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) sınıflandırma yöntemi algoritmaları incelenmiştir. Ayrıca çalışmada kullanılan yazılım programlarından, WEKA, RapidMiner ve Orange programları hakkında bilgi verilmiştir. Çalışmanın amacı, farklı sınıflandırma yöntemlerini farklı yazılım programları kullanarak algoritmaların performanslarının karşılaştırılmasıdır. Çalışmanın uygulama bölümü Mendeley data sitesinden UCTH Breast Cancer veri seti kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Veri seti 120'si iyi huylu 93'ü kötü huylu tümör teşhisi konulan toplam 213 meme kanseri hastası gözleminden oluşmaktadır. Çalışma kapsamında elde edilen sonuçlara göre kullanılan yazılım programları birbirine yakın sonuçlar vermekle birlikte, doğruluk ölçütüne göre en yüksek değer, %95.71 ile WEKA programında uygulanan KNN algoritması olmuştur. Yine WEKA programında uygulanan KNN algoritması, %97.6 duyarlılık ölçütü değeri ile, %96.4 F-ölçütü değeri ve %91.1 kappa istatistiği değeri ile en yüksek sonucu vermiştir. %97.3 sonucu ile kesinlik ve %96.4 sonucu ile özgünlük ölçütüne göre WEKA yazılımındaki Random Forest en yüksek değerlere sahip olmuştur. ROC eğrisi altında kalan alana göre (AUC) en yüksek değeri %98.1 ile WEKA'da uygulanan Lojistik Regresyon yöntemi vermiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, data mining classification methods were discussed, specifically focusing on the algorithms J48, k-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression (LR), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), and Support Vector Machines (SVM). Additionally, information was provided on the software tools used in the study, namely WEKA, RapidMiner, and Orange. The aim of the study is to compare the performance of different classification algorithms using various software tools. The application part of the study was conducted using the UCTH Breast Cancer dataset obtained from the Mendeley Data repository. The dataset consists of observations from 213 breast cancer patients, 120 diagnosed with benign tumors and 93 with malignant tumors. According to the results obtained, although the software tools produced relatively similar outcomes, the highest accuracy rate was achieved using the KNN algorithm implemented in WEKA, with a value of 95.71%. The same algorithm in WEKA also yielded the highest values in terms of sensitivity (97.6%), F-measure (96.4%), and kappa statistic (91.1%). In terms of precision (97.3%) and specificity (96.4%), the Random Forest algorithm in WEKA showed the best performance. Regarding the area under the ROC curve (AUC), the highest result was obtained with Logistic Regression in WEKA, with a value of 98.1%.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    985688

    Retrospektif kohort çalışmaları için yapay zeka destekli kullanıcı arayüzü geliştirilmesi: Nükleer tıp alanında bir vaka çalışması

    Development of an artificial intelligence- assisted user interface for retrospective cohort studies: A case study in nuclear medicine

    ABDURRAHMAN RAJAB

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgi ve Belge YönetimiMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SARIKAŞ

    DOÇ. DR. RABİA LEBRİZ USLU BEŞLİ

  2. Tez No

    340813

    Tıbbi araştırmalarda destek vektör makinelerinin kullanımı

    Using of support vector machines in medical research

    ÖZGE AKŞEHİRLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyoistatistikDüzce Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN ANKARALI

  3. Tez No

    545908

    Mekansal-zamansal hasta hareketlilik verileriyle mekansal etkileşim örüntülerinin analizi ve akış haritaları aracı tasarımı ve geliştirilmesi

    Analysis of spatial interaction patterns using spatio temporal patient mobility data, and designing and developing a flow mapping tool

    SELMAN DELİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK

  4. Tez No

    636098

    Konutlarda akustik performansın mevzuat ve subjektif etki bağlamında değerlendirilmesi için bir yaklaşım

    An approach for acoustic performance assessment of dwellings in the context of legislations and subjective evaluation

    AYÇA ŞENTOP DÜMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURGÜN BAYAZIT

  5. Tez No

    699286

    Obezitenin elektroretinografi (ERG) sinyali üzerindeki etkisi

    Effect of obesity on electroretnography (ERG) signal

    İREM ŞENYER YAPICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE UZUN ARSLAN

    DOÇ. DR. OKAN ERKAYMAZ

Geri Dön