Lojistik regresyon analizi (LRA), yapay sinir ağları (YSA) ve sınıflandırma ve regresyon ağaçları (C&RT) yöntemlerinin karşılaştırılması ve tıp alanında bir uygulama
Comparison of logistic regression analysis (LRA), artificial neural networks (ANN) and classfication and regression trees (C&RT) methods and an aplication in medicine
- Tez No: 344149
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÜNAL ERKORKMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Karar ağacı, Lojistik regresyon modelleri, Prostat hastalıkları, Prostat neoplazmları, Regresyon analizi, Sinir ağları, Yapay sinir ağları, Decision tree, Logistic regression models, Prostatic diseases, Prostatic neoplasms, Regression analysis, Nerve net, Artificial neural networks
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziosmanpaşa Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Lojistik Regresyon, bağımlı değişkenin kategorik ve bağımsız değişkenlerin karışık ölçekli olması durumunda belirli bir dağılım varsayımına bağımlı kalmaksızın bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkisinin belirlenmesinde kullanılan bir yöntemdir.Yapay Sinir Ağları, insan beynindeki sinir ağları gibi çalışarak son derece karmaşık yapıya sahip problemlerin çözümünü sağlar. Kullandığı geriye yayılma algoritmasını ile ağ hatasını minimize ederek birimlerin en az hata ile sınıflarına atanması için ağın ağırlıklarını hesaplar.Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (C&RT); ikili karar ağacı oluşturan bir yöntemdir. Ağaçtaki her bir noda, her bir bağımsız değişken için gelişim skoruna dayalı olarak en iyi kesim noktası ya da en iyi kategori grupları oluşturulur.Bu tez çalışmasında, Lojistik Regresyon Analizi (LRA), Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (C&RT) Yöntemlerinin sınıflandırma özelliklerinin karşılaştırılması yapılmıştır. Bu karşılaştırma için prostat kanseri yönünden değerlendirilmesi yapılan hastalara ait veriler kullanılmış, üç yönteme göre elde edilen sonuçlar başarı yönünden değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Logistic regression, categorical dependent variable and independent variables in the case of mixed-scale without being dependent on the assumption that a certain distribution of cause-effect relationship between the dependent variable and independent variables used in the determination of a method.Artificial Neural Networks, such as neural networks working in the human brain is extremely complex structure provides the solution of problems. Error back propagation algorithm uses the network by minimizing the weight of the units of the network accounts for the appointment of classes with fewer errors.Classification and Regression Trees (C & RT) is a method of forming a binary decision tree. Each node in the tree, each independent variable on the basis of the best cut-off point score for the development or the best category groups are created.In this thesis, Logistic Regression Analysis (LRA), Artificial Neural Networks (ANN) and Classification and Regression Trees (C & RT) characteristics of the classification methods were compared. This comparison of the data used in patients undergoing evaluation for prostate cancer in terms of the three methods to the results obtained were evaluated in terms of success.
Benzer Tezler
- Sınıflandırmada kullanılan veri madenciliği yöntemlerinin performanslarının veri seti özelliklerine göre karşılaştırılması
Comparison of performance of data mining methods used for classification in terms of data characteristics
GÖRKEM CEYHAN
- Dikkatsiz sürücü davranışlarının derin öğrenme yöntemleri ile tespiti
Detection of distracted driver behaviors by deep learning methods
SHAFEEQ KANAAN SHAKIR AL-DOORI
- Buğday tohumluklarının sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik regresyon analizinin kullanılması
Classification of wheat seeds using artificial neural networks and logistic regression methods
YASEMİN KİRAZ
- Saf hat yumurtacı tavuklarda verim özelliklerine yönelik pedigri takibi ve yumurta kalitesi analizi
Pedigree and egg quality analysis for yield characteristics in pure line layer chickens
KÜBRA ARSLAN
- Şebekeye bağlı fotovoltaik güç sistemleri için veri toplama modülü tasarımı, sistem modellemesi, performans ve hata analizi
Data acquisition module design, system modeling, performance and fault analysis for grid-connected photovoltaic power systems
ŞAKİR KUZEY
