In-silico Mutajenisite Tahmininde Ağaç Tabanlı Algoritmaların Başarım Karşılaştırması

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Akademik Bilişim Konferansı
20. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI -- AB 2018
In-silico Mutajenisite Tahmininde Ağaç Tabanlı Algoritmaların Başarım Karşılaştırması

In-silico Mutajenisite Tahmininde Ağaç Tabanlı Algoritmaların Başarım Karşılaştırması

Authors : Enis Gümüştaş, Ayça Çakmak Pehlivanlı

Pages : 28-28

View : 74 | Download : 171

Publication Date : 2018-02-02

Abstract :Kimyasal bileşenlerin biyolojik aktivitelerinin gözlemlenmesi uzun zaman alan ve maliyetli bir süreçtir. Bu süreci hem hızlandırmak hem de maliyetini azaltmak için yapılan in-silico deneyler bilgisayar ortamında yapılan benzetim çalışmalarıdır. In-silico deneyler ile biyolojik moleküler sistemler zaman ve maliyet bakımından çok daha kolay bir şekilde anlaşılmaktadır. Bu yöntemle hücrede genetik değişikliğe neden olabilecek olan mutajenisite veri madenciliği algoritmaları kullanılarak tahmin edilebilmektedir.Yapılan çalışmada 8208 gözlem ve 155 değişkene sahip veri seti kullanılmıştır ve bu veri seti üzerinde mutajenisitenin belirlenmesi için ağaç yapısına sahip olan veri madenciliği algoritmaları uygulanmıştır. Kullanılan algoritmalar arasında sınıflama ve regresyon ağacı %71.67, gradyan artırım makineleri %77.91, uç gradyan artırım makineleri %84.21 ve son olarak rastgele orman %84.68 sınıflama başarımı göstermiştir.
Keywords : Veri madenciliği, Mutajenisite, In-silico, Sınıflama ve Regresyon Ağacı, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Gradyan Artırım Makinesi

ORIGINAL PAPER URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.