Korelasyon Temelli Özellik Seçimi, Genetik Arama ve Rastgele Ormanlar Tekniklerine Dayanan Yeni Bir Rahim Ağzı Kanseri Teşhis Yöntemi

Authors : Can EYÜPOĞLU

Pages : 263-271

Doi:10.31590/ejosat.725305

View : 20 | Download : 14

Publication Date : 2020-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Rahim ağzı kanseri kadınlarda en sık görülen kanser türlerinden biridir. Bu kanser türü nedeniyle gerçekleşecek ölümlerin sayısını azaltmanın yolu erken teşhistir. Hastalığı erken teşhis ederken doktorlara yardımcı olmak için makine öğrenmesi ve veri madenciliği teknikleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada rahim ağzı kanseri teşhisi için korelasyon temelli özellik seçimi (correlation-based feature selection-CFS), genetik algoritma (genetic algorithm-GA) ve rastgele ormanlar (random forests-RF) tekniklerinden yararlanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Veri önişleme, özellik seçimi ve sınıflandırma olmak üzere üç aşamadan oluşan yöntemin performansı; sınıflandırma doğruluğu, kesinlik, duyarlılık ve F-ölçütü metrikleri kullanılarak test edilmiştir. Ardından performans sonuçları klasik makine öğrenmesi teknikleri ve literatürde var olan çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlardan önerilen yöntemin etkili olduğu ve rahim ağzı kanserini erken teşhis etmede doktorlar tarafından yardımcı bir araç olarak kullanılabileceği görülmektedir.
Keywords : Rahim Ağzı Kanseri Teşhisi, Korelasyon Temelli Özellik Seçimi, Genetik Arama, Rastgele Ormanlar, Makine Öğrenmesi, Veri Madenciliği