ASOS INDEKS
Görüntüleme
15
İndirme
1
Bu çalışmada meme kanseri tipi için Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Lojistik Regresyon (LR) tahmin modelleri geliştirilmiştir. Önerilen modellere, meme kanseri tipi tahmini için gerçek klinik veriler uygulanmaktadır. Tahmin modeli oluşturmak amacıyla, modelin eğitiminde ve test edilmesinde kullanılan 699 örnek ve 10 öznitelik bulunmaktadır. YSA ve LR modellerinde kullanılan veriler, 9 giriş parametresi ve meme kanseri sınıfı (iyi veya kötü huylu) olan bir çıkış parametresi şeklinde düzenlenmiştir. Değerlendirme, iki yöntemle elde edilen veriler karşılaştırılarak yapılmıştır. ANN ve LR modelleri sırasıyla 94,78% ve 96,18% doğruluk performansına sahiptir. LR yönteminin doğruluk oranı, ANN yönteminden daha iyidir. Bunun nedeni, LR yönteminin analizleri kategorik verilerin yapısını dikkate alarak yapmasıdır.
In this study, artificial neural networks (ANN) and logistic regression (LR) prediction models for breast cancer type has been developed. The proposed models are implemented with real clinical data for breast cancer type prediction. For purpose of constructing the prediction model, there are 699 instances and 10 attributes used in training and testing for the model. The data used in the ANN and LR models are arranged in a format of 9 input parameters and an output parameter which is the class of breast cancer (benign or malignant). The evaluation was made by comparing the data obtained by the two methods. ANN and LR models have accuracy performance 94,78% and 96,18%, respectively. The LR method's accuracy rate is better than the ANN method. This is because the LR method analyzes by taking into account the form of categorical data.
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
