EN YAKIN K KOMŞU VE DESTEK VEKTÖR MAKİNELERİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK MEME KANSERİ TAHMİNİNE YÖNELİK ÖZELLİKLER BULMA

Özet

Kadınlar arasında en sık görülen kanser türü olan meme kanseri, her yıl milyonlarca kadını etkilemektedir. Bu çalışmanın amacı iki temel sınıflandırıcı yöntemi kullanılarak meme kanseri tahminine yönelik özellikler bulmak ve sınıflandırıcı performanslarını karşılaştırmaktır. Çalışmada, 52 sağlıklı ve 64 hasta kişiye ait yaş, vücut kitle indeksi (VKİ), glikoz, resistin, insülin, insülin direnci için homeostaz model değerlendirmesi (HOMA-IR), monosit kemo-çekici protein-1 (MCP1), leptin hormonu ve adiponektin hormonu verilerini içeren hazır veri setinden yararlanılmıştır. Eğitim ve test verilerini seçerken 10 katlamalı çapraz doğrulama (10 fold) yöntemi kullanılmıştır. Sınıflandırıcılardan DVM’nin sınıflandırma performansı, KNN’den daha iyi olmuştur. 5 öznitelikli veri setinin, %85.3 sınıflandırma doğruluğu ve % 89.1 özgüllük (kanser olanları tespit etme oranı) değerleri ile en iyi sınıflandırma performansı sergilediği görülmüştür. Meme kanser tahmini için en uygun özelliklerin yaş, VKİ, resistin, glikoz ve adiponektin parametreleri olduğu tespit edilmiştir.