| Yazarlar |
Doç. Dr. Kemal AKYOL
Kastamonu Üniversitesi, Türkiye |
| 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 |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayımlanan 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 |
| Cilt No | 6 |
| Sayı | 2 |
| Sayfalar | 109 / 115 |
| Doi Numarası | 10.21541/apjes.323336 |
| Makale Linki | http://dergipark.gov.tr/doi/10.21541/apjes.323336 |
| Atıf Sayıları | |
| TRDizin | 2 |
