Veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları ile yumurtalık kanseri hastalarının incelenmesi: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi eğitim ve araştırma hastanesi örneği
Investigation of patients of overian cancer with data mining classification algorithms: Recep Tayyip Rrdoğan University education and research hospital sample
- Tez No: 645919
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU KARTAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Kanser hastaları, Karar ağacı, Lojistik regresyon analizi, Over hastalıkları, Over neoplazmları, Sınıflandırma, Veri madenciliği, Üniversite hastaneleri, Cancer patients, Decision tree, Logistic regression analysis, Ovarian diseases, Ovarian neoplasms, Classification, Data mining, University hospitals
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezin amacı, yumurtalık kanseri hastalarından elde edilen veri setine veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarının uygulanması ve bu algoritmaların performanslarının karşılaştırılması olarak belirlenmiştir. Tez için kullanılan veri seti Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Onkoloji bölümünden elde edilmiştir. Çalışmamızda uzman görüşüne başvurularak Tedaviye Yanıt, Sağ Kalım ve Tümörün Lokalizasyonu olmak üzere üç hedef değişken belirlenmiştir. Hedef değişkenlerin sınıflandırılmasında Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi (DVM), Lojistik Regresyon, J48 Karar Ağacı ve k-En Yakın Komşu algoritmaları kullanılmıştır. Algoritmaların uygulanması aşamasında Weka paket programından yararlanılmıştır. Çalışma sonucunda, veri madenciliği algoritmalarının elde ettiği sınıflandırma performansları neticesinde oluşan sıralama her hedef değişkeni için farklılık göstermiştir. Ayrıca lokalizasyon hedef değişkeninde elde edilen sınıflandırma performanslarının oldukça düşük olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is to apply, data mining classification algorithms to the data set obtained from ovarian cancer patients and to compare the performance of these algorthms. The data set used was taken from Recep Tayyip Erdoğan University Education and Research Hospital Oncology Department. In our study, three target variables, namely Response to Treatment, Survival and Localization of the Tumor, were determined by seeking expert opinion. Naive Bayes, Support Vector Machine (DVM), Logistic Regression, J48 Decision Tree and k-Nearest Neighbor algorithms were used to classify target variables. Weka package program was used during the implementation of the algorithms. As a result of the study, the ordering resulting from the classification performances obtained by data mining algorithms have been differed for each target variable. In addition, the classification performances obtained in the localization target variable have been seen to be quite low.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları ile e-posta önemliliğinin belirlenmesi
Determination of e-mail importance with data mining classification algorlthms
BURCU KALE
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜZİN YÜKSEL
- Veri madenciliğinde sınıflandırma ve kümeleme algoritmaları ile COVID-19 şüphesi taşıyan hastaların değerlendirilmesi
Evaluation of patients with suspected of covid-19 using classification and clustering algorithms in data mining
BEYZA DURMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASLI ÇALIŞ BOYACI
- Karar ağaçları algoritmaları ile lojistik regresyon analizinin işgücü verilerine uygulanması
Applying decision tree algorithms and logistic regression to labor market data
BURCU KÜLEY AĞIR
Doktora
Türkçe
2026
ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SAİT EKİNCİ
- Veri madenciliği süreçleri ve karar ağaçları algoritmaları ile bir uygulama
Data mining process and an example with desicion tree algoritms
SAYGIN DİLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
İstatistikYüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SANEM ŞEHRİBANOĞLU
- Veri madenciliği nde regresyon ağaçları ile sınıflandırma ve bir uygulama
Classification with regression trees in data mining, and a appiication
GÜLSER DONDURMACI
Doktora
Türkçe
2011
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NALAN CİNEMRE