- Konuralp Tıp Dergisi
- Vol: 13 Issue: 2
- The Investigation of the Success of Different Machine Learning Methods in Breast Cancer Diagnosis
The Investigation of the Success of Different Machine Learning Methods in Breast Cancer Diagnosis
Authors : Ibrahim Ateş, Turgay Tugay Bilgin
Pages : 347-356
Doi:10.18521/ktd.912462
View : 6 | Download : 2
Publication Date : 2021-06-07
Article Type : Research
Abstract :Amaç: Bu çalışmanın amacı, makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak kanseri yaşamın erken dönemlerinde belirlemektir. Gereç ve Yöntem: Bu amaçla, Wisconsin Diagnostic Breast Cancer veri setinin Naive Bayes, karar ağaçları, yapay sinir ağları ile sınıflandırılması yapılmış ve söz konusu makine öğrenme yöntemleri karşılaştırılmıştır. Uygulamalar için ‘KNIME Analytics Platform’ u kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi yapılmadan önce veri seti ön işlemeden geçirilmiştir. Ön işleme aşamasından sonra, verilere üç farklı sınıflandırıcı yöntem uygulanmıştır. Yöntemlerin başarısını ölçmek için doğruluk, duyarlılık, özgüllük, hata matrisleri ve ROC eğrileri kullanılmıştır. Bulgular: Uygulama sonuçları, Naive Bayes ve yapay sinir ağı yöntemlerinin tümörleri %96.5 doğrulukla doğru olarak sınıflandırdığını göstermektedir. Karar ağacı yönteminin sınıflandırmadaki başarısı %92.6 olarak elde edilmiştir. Sonuç olarak, her üç modelin üstün doğruluğa sahip sınıflandırma yaptığı söylenebilir. Sonuç: Makine öğrenme algoritmaları, meme kanseri teşhisinde tümörlerin kötü huylu veya iyi huylu olup olmadığını belirlemek için başarıyla kullanılabilir.Keywords : Meme kanseri teşhisi, Makine öğrenmesi, Naive Bayes, Karar ağaçları, Yapay sinir ağları, KNIME