- Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Bilişim Dergisi
- Vol: 3 Issue: 1
- Estimating Breast Cancer Class Using Artificial Neural Network and Logistic Regression Methods
Estimating Breast Cancer Class Using Artificial Neural Network and Logistic Regression Methods
Authors : Serel Özmen-akyol
Pages : 26-31
Doi:10.53608/estudambilisim.1052793
View : 15 | Download : 4
Publication Date : 2022-01-31
Article Type : Research
Abstract :Bu çalışmada meme kanseri tipi için Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Lojistik Regresyon (LR) tahmin modelleri geliştirilmiştir. Önerilen modellere, meme kanseri tipi tahmini için gerçek klinik veriler uygulanmaktadır. Tahmin modeli oluşturmak amacıyla, modelin eğitiminde ve test edilmesinde kullanılan 699 örnek ve 10 öznitelik bulunmaktadır. YSA ve LR modellerinde kullanılan veriler, 9 giriş parametresi ve meme kanseri sınıfı (iyi veya kötü huylu) olan bir çıkış parametresi şeklinde düzenlenmiştir. Değerlendirme, iki yöntemle elde edilen veriler karşılaştırılarak yapılmıştır. ANN ve LR modelleri sırasıyla 94,78% ve 96,18% doğruluk performansına sahiptir. LR yönteminin doğruluk oranı, ANN yönteminden daha iyidir. Bunun nedeni, LR yönteminin analizleri kategorik verilerin yapısını dikkate alarak yapmasıdır.Keywords : Yapay Sinir Ağları, Bulanık Sinir Ağları, Lojistik Regresyon, Makine öğrenmesi