İstatistiksel daraltıcı yöntemlerden ridge regresyon, lasso regresyon ve elastik net regresyonun tahminleme ve sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması
Compare of estimation and classification performances of statistical shrinkage methods ridge regression, lasso regression and elastic net regression
- Tez No: 695927
- Danışmanlar: PROF. DR. FEZAN MUTLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Biyoistatistik, En küçük kareler yöntemi, Regresyon, Ridge regresyon, Sınıflandırma, Tahminleme, İstatistik, İstatistiksel yöntemler, Bioistatistics, Least squares method, Regression, Ridge regression, Classification, Forecasting, Statistics, Statistical methods
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Veri bilimindeki gelişmeler, çok boyutlu veri setlerinde bağımsız değişken sayısının gözlem sayısından büyük olduğu durumlarda regresyon modelleri ile yapılan tahminlerin güvenilirliğin artırılmasının gerekli olduğunu göstermektedir. Değişkenler arasındaki çoklu bağıntı, EKK tahminin doğruluğunu azaltmaktadır. Bu tez çalışmasında, çoklu bağıntı durumunda ve çok boyutlu veri setinde temel istatistiksel daraltıcı yöntemlerden olan Ridge Regresyon, Lasso Regresyon ve Elastik Net Regresyon yöntemlerinden en iyi performansa sahip olan yöntem simülasyon çalışması yapılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Göğüs kanserinin erken teşhisinde kullanılar miRNA'ların İstatistiksel Daraltıcı Yöntemler kullanılarak sınıflandırılmıştır. Yöntem: Yöntemlerin tahminleme ve sınıflama performansları türetilmiş veri setlerinde gözlem sayısının değişken sayısından büyük olduğu ve gözlem sayısının değişken sayısından küçük olduğu senaryolar için çoklu bağıntının az- orta- çok yüksek dereceli olduğu durumlarda değerlendirilmiştir. Daha sonra GSE73002 koduyla Gene Expression Omnibus (GEO) veri tabanında bulunan veri seti ile Ridge, Lasso ve Elastik Net Regresyon yöntemleri ile göğüs kanseri teşhisi için biyobelirteç olan miRNA' lar için model tahmini yapılmıştır. Bulgular: Yapılan analizler sonucunda, İstatistiksel Daraltıcı Yöntemler olan Ridge Regresyon, Lasso Regresyon ve Elastik Net Regresyon yöntemlerinin lineer ve lojistik modellerde tahminleme ve sınıflama çalışmalarında doğru ve güvenilir yöntemler olarak kullanılabileceği görülmüştür. Sağlık alanında yapılan çalışmalarda istatistiksel daraltıcı yöntemlerin geliştirilerek daha doğru modeller elde edilmesi için bu çalışmanın bir temel oluşturacağı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Introduction: As the area of data science advances, it becomes clear that estimation reliability using regression models must be created. Multicollinearity reduces the accuracy of Mean Square Estimation (MLE). We aim that the performance of three key Statistical Shrinkage Methods, Ridge Regression, Lasso Regression, and Elastic Net Regression, was compared in this thesis using a simulation exercise. The miRNAs used in the early detection of breast cancer were classified using Statistical Shirinkage Methods. Method: Simulated data sets with variables larger than sample size and variables less than sample size for low, medium, and high levels of multicollinearity were used to assess the prediction and classification capability of these three techniques. Then, using Ridge Regression, Lasso Regression, and Elastic Net Regression, we predicted miRNA biomarkers for breast cancer early detection. The data set for the prediction model came from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, with the code GSE73002. Conclusion: According to the findings, Statistical Shrinkage Methods such as Ridge Regression, Lasso Regression, and Elastic Net Regression are reliable and useful methods for prediction and classification research on linear and logistic models. The Statistical Shirinkage Methods may be enhanced at health sience to generate more strong models, according to this study.
Benzer Tezler
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Süt formüllerinin tüketim uygulamaları ve süt formüllerinin C vitamini içeriği ile pH değerleri
Başlık çevirisi yok
GÖNÜL VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Besin Hijyeni ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiÇocuk Gelişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TÜRKAN KUTLUAY
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Pre-eklampsi ve eklampsi vakalarında immünoglobülin düzeylerinin değerlendirilmesi (Klinik ve immünobiolojik araştırma)
Examination des valeurs d'immunoglobulines en cas de la toxemie gravidique
M. MURAT SEMİZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER