- Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
- Vol: 8 Issue: 1
- Lojistik Regresyonun Özellik Azaltma Teknikleri ile Gen Dizilimlerinin Sınıflandırılmasındaki Başarı...
Lojistik Regresyonun Özellik Azaltma Teknikleri ile Gen Dizilimlerinin Sınıflandırılmasındaki Başarısı
Authors : Yeliz Yengi, Sevinç Ilhan Omurca
Pages : 1-12
View : 6 | Download : 2
Publication Date : 2016-06-24
Article Type : Research
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 (özelliklerin) özellik azaltma algoritmaları ile ayıklanması önem taşımaktadır. Bu çalışmada, özellikleri azaltmak için sezgisel arama teknikleri, özellik azaltma yaklaşımları(filter, wrapper, vb.) gibi farklı yöntemler analiz edilerek ön işleme adımının daha etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi; bunun sonucunda elde edilen veri kümelerinin LR (Lojistik Regresyon) ve SVM (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