DNA Microarray Gene Expression Data Classification Using SVM, MLP, and RF with Feature Selection Methods Relief and LASSO

Authors : Kıvanç GÜÇKIRAN, İsmail CANTÜRK, Lale ÖZYILMAZ

Pages : 126-132

Doi:10.19113/sdufenbed.453462

View : 21 | Download : 7

Publication Date : 2019-04-01

Article Type : Research Paper

Abstract :  DNA Mikroçip teknolojisi, çok sayıda gen ifadesinin aynı anda gözlemlenebilmesini sağlayan özgün bir yöntemdir. Günümüzde bu gen ifadeleri bir çok hastalığı teşhis etmek için kullanılmaktadırlar. Bu çalışma iki özellik seçimi ve ağ yapısını çaprazlayarak birden çok verisetinde karşılaştırma yapmaktadır. Mikroçip verisetlerinde her bir örneğin gen sayısı çok sayıda olduğu için, bilgi kazancı en yüksek olan gen seçimi yapılmalıdır. Bu seçim için Relief ve LASSO özellik seçimi yöntemlerini kullandık. En önemli genler örnekten seçildikten sonra Destek Vektör Makinası insert ignore into journalissuearticles values(DVM);, Çok Katmanlı Algılayıcı insert ignore into journalissuearticles values(ÇKA); ve Rastgele Orman insert ignore into journalissuearticles values(RO); gibi sıklıkla kullanılan sınıflandırıcılar kullanılarak veri sınıflandırıldı. LASSO özellik seçimi ve DVM daha önceki çalışmaları doğruluk ve eğitim hızı bakımından geride bırakmaktadır.
Keywords : DNA Mikroçip, Destek Vektör Makinaları, Çok Katmanlı Algılayıcı, LASSO, Relief, Gen ifadesi