Abstract :Bütünsel genom ilişkilendirme çalışmalarında (GWAS), tekli nükletotit polimorfizm (SNP) profillerinin birçok hastalık ile ilişkisi olduğu keşfedilmiştir. Bu çalışmalarda kullanılan verilerin yüksek miktarda ve çok boyutlu olması, profillerin hastalıklarla ilişkilendirilmesi ve buradan teşhise gidilmesi sırasında farklı veri madenciliği yöntemlerinin kullanılması ile mümkün olmaktadır. Yapılan çalışmada 1261 kişiden oluşan, her kişiye ait 600.000 SNP ve 12 adet fenotip içeren prostat kanseri veri kümesi kullanılmış, bu veri kümesi üzerinde farklı veri madenciliği yöntemlerinin teşhisteki başarımları test edilmiştir. Test edilen yöntemler arasında Destek Vektör Makinası %72,6’lık kesinlik ve 0,829’luk ROC eğrisi altında kalan alan bakımından en yüksek başarımı verirken, duyarlılık ölçütü en yüksek yöntem %82,35 ile Naive Bayes olmuştur. Keywords : Veri Madenciliği, Makia Öğrenme, Bütünsel Genom İlişkilendirme Çalışmaları, Tekli Nükletotit Polimorfizm
