Ağırlıklı Oy Tabanlı Topluluk Sınıflandırma Algoritması ile Göğüs Kanseri Teşhisi

Authors : Sinem BOZKURT KESER, Kemal KESKİN

Pages : 112-120

Doi:10.46387/bjesr.1092607

View : 34 | Download : 26

Publication Date : 2022-10-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Meme kanseri, kadınlar arasında ikinci ölüm nedenleri arasında gösterilen fakat erken teşhis ve ardından uygulanan doğru tedavi yöntemi ile ölümcül riski azaltılan bir hastalıktır. Günümüzde, veri madenciliği alanlarındaki çok sayıda sınıflandırma algoritması, hastaların geçmiş tıbbi kayıtlarına dayalı olarak meme kanseri teşhisine uyarlanmaktadır. Bu algoritmaların yardımı ile hastalıklardaki teşhis doğruluğu önemli ölçüde artırılmaktadır. Bu çalışmada, meme kanseri tanısı için ağırlıklı oy tabanlı topluluk sınıflandırma algoritması önerilmektedir. Önerilen algoritma, birden fazla sınıflandırma algoritmasının bir arada çalışma prensibine dayanmaktadır. Sınıflandırma algoritmaları ağırlıklı oylama yöntemi ile bir araya getirilerek her bir algoritmadan tek başına elde edilen sonucun iyileştirilmesi sağlanmaktadır. Önerilen ağırlıklı oy tabanlı topluluk sınıflandırma algoritması dört aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama veri önişleme aşaması olup bu aşamayı sınıflandırma aşaması izlemektedir. Üçüncü aşamada, sınıflandırma işleminden elde edilen performans değerleri ile ağırlıklı oy tabanlı topluluk sınıflandırma algoritması kullanılarak yeniden sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmektir. Önerilen algoritma ile %98.77 doğruluk değeri elde edilerek sınıflandırma aşamasında kullanılan her bir sınıflandırma algoritmasının bireysel performansından daha iyi bir değer elde edilmiştir.
Keywords : Meme kanseri teşhisi, makine öğrenmesi, sınıflandırma, topluluk yöntemleri, oylama mekanizması

ORIGINAL ARTICLE URL