Servikal Kanserlerin Teşhisinde Kullanılan Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Karşılaştırmalı Analizi

Authors : Tolga ÖZLEN, Ali GÜNEŞ

Pages : 1052-1060

Doi:10.35414/akufemubid.861575

View : 29 | Download : 8

Publication Date : 2021-10-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Serviks (Rahim Ağzı Kanseri) ölüme yol açan ve ölüm oranı en yüksek kanser türlerinden biri olarak görülmektedir. Serviks kanseri kadın kanseri arasında meme kanserinden sonra 2. Sırada yer almaktadır. Günümüzde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımıyla biyomedikal veri kümelerinin analizi yaygınlaşmıştır. Özellikle kanser gibi habis hastalıkların erken teşhisinde tahminleme sistemleri önemli rol oynamaktadır. Serviks kanseri üzerinde belirlenmiş risk faktörlerine yönelik yapılan tahminler tutarlı olabilmektedir. Bu çalışmada serviks kanserinin teşhisinde kullanılan makine öğrenmesi metotlarının başarıları karşılaştırılmıştır. Çalışmada kullanılan 23 ayrı makine öğrenmesi algoritması, 838 örnek, 32 öznitelik ve 4 hedef değişkenli veri seti üzerinde test edilmiştir. Veri önişleme, özellik seçimi ve sınıflandırma olmak üzere üç aşamadan oluşan analizde sınıflandırma performansları; sınıflandırma doğruluğu, kesinlik, duyarlılık ve F-ölçütü metrikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonucunda RepTree algoritmasının en başarılı sonuç veren model olduğu belirlenmiştir.
Keywords : Serviks Kanseri, Servikal Kanserler, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka