Meme Kanseri Tanısı İçin Özniteliklerin Öneminin Değerlendirilmesi Üzerine Bir Çalışma
Yazarlar (1)
Prof. Dr. Kemal AKYOL Kastamonu Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Academic Platform Journal of Engineering and Science | ||
| Dergi ISSN | 2147-4575 | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 08-2018 |
| Kabul Tarihi | – | Yayınlanma Tarihi | 03-08-2018 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 6 / 2 / 109–115 | DOI | 10.21541/apjes.323336 |
| Makale Linki | http://dergipark.gov.tr/doi/10.21541/apjes.323336 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Görüntü İşleme
|
||
| Özet |
| En yaygın kanser türlerinden biri olan meme kanseri kadınları etkileyen ölümcül bir hastalıktır. Önerilen çalışmada, Wisconsin meme kanseri veriseti üzerinde öznitelik seçimine dayalı Özyinelemeli Özellik Seçimi metodu kullanılarak özniteliklerin önemliliği araştırılmış ve sonrasında Rastele Orman ve Lojistik Regresyon sınıflandırıcı algoritmaları kullanılarak makine öğrenmeleri gerçekleştirilmiştir. Eğitim ve test aşamalarını içeren öğrenme süreci 5 katlı çapraz doğrulama tekniği kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalar, Rastgele Orman algoritması kullanılarak en iyi sınıflandırma başarısı ( %98 doğruluk) elde edildiğini göstermiştir |
| Anahtar Kelimeler |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Google Scholar | 7 |