Lojistik Regresyonun Özellik Azaltma Teknikleri ile Gen Dizilimlerinin Sınıflandırılmasındaki Başarısı

Authors : Yeliz YENGİ, Sevinç İLHAN OMURCA

Pages : 1-12

View : 30 | Download : 8

Publication Date : 2016-06-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Gen dizilimlerinin sınıflandırılması, hastalıkların ön görülebilmesi veya teşhis edilebilmesinde çok önemli rol oynamaktadır. Bütün gen dizilimi üzerinde etkili bir sınıflandırma yapabilmek mümkün olmadığından sağlıklı bir sınıflandırma yapılabilmesi için gerekli bilgiyi içeren genlerin insert ignore into journalissuearticles values(özelliklerin); özellik azaltma algoritmaları ile ayıklanması önem taşımaktadır. Bu çalışmada, özellikleri azaltmak için sezgisel arama teknikleri, özellik azaltma yaklaşımlarıinsert ignore into journalissuearticles values(filter, wrapper, vb.); gibi farklı yöntemler analiz edilerek ön işleme adımının daha etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi; bunun sonucunda elde edilen veri kümelerinin LR insert ignore into journalissuearticles values(Lojistik Regresyon); ve SVM insert ignore into journalissuearticles values(Destek Vektör Makineleri); gibi güçlü sınıflandırma araçları ile daha etkin şekilde sınıflandırılması hedeflenmiştir. Makine öğrenmesinde güçlü bir sınıflandırıcı olarak kabul edilen LR sınıflandırıcısı, özellik eksiltme yöntemleri ile gen dizilimlerinin sınıflandırılmasında SVM kadar geçerli ve etkin sınıflama aracı haline gelmiştir.
Keywords : Gen analizi, makine öğrenmesi, lojistik regresyon, özellik azaltma, SVM

ORIGINAL ARTICLE URL