Journals / Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi / 2019 / Cilt: 7 - Sayı: 1

Use of WEKA Software Package to Predict the Success of Wart Treatment Methods

WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı

Pages
699–708
Publication Date
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

As a result, the success of the selected wart treatment method was predicted with the accuracy of 85.56% by using the decision tree algorithm.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Recently, treatment methods of cryotherapy and immunotherapy have been got off the ground to the patients with common and plantar warts.
📊
Key Findings & Data:On the other hand, there is no proof of which treatment method will be successful, yet.
💡
Conclusion & Impact:As a result, the success of the selected wart treatment method was predicted with the accuracy of 85.56% by using the decision tree algorithm.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Siğil · Lojikstik Regresyon · Karar Ağacı

Abstract

Recently, treatment methods of cryotherapy and immunotherapy have been got off the ground to the patients with common and plantar warts. On the other hand, there is no proof of which treatment method will be successful, yet. In this study, it is tried to predict whether these two methods succeed on wart treatment or not using the logistic regression and the decision tree algorithms. These algorithms were run on WEKA software using data sets that are freely available from UCI databases in this study. As a result, the success of the selected wart treatment method was predicted with the accuracy of 85.56% by using the decision tree algorithm.

Özet

Son zamanlarda yaygın ve ayak taban siğili olan hastalara kriyoterapi ve immünoterapi tedavi yöntemleri uygulanmaya başlanmıştır. Bununla birlikte hangi tedavi yönteminin başarılı olacağına dair bir kanıt bulunmamaktadır. Bu çalışmada, bu iki yöntemin siğil tedavisinde başarılı olup olmayacağı lojistik regresyon ve karar ağacı algoritmaları kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada açık erişime sahip olan UCI veri tabanındaki veriler kullanılarak WEKA yazılımı üzerinde algoritmalar koşturulmuştur. Sonuç olarak, seçilen siğil tedavi yönteminin başarısı karar ağacı sınıflandırıcısı ile %85,56 oranında doğru olarak tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

İŞLER, Y., TOKSAN, M., UZUN, R. (2022). Use of WEKA Software Package to Predict the Success of Wart Treatment Methods. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 1, 699–708. https://ajindex.com/articles/494388

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. S. Kudyba, "Managing Data Mining: Advice from Experts", Hershey PA, USA: CyberTech Publishing, 2004
  2. Y. Özkan, Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2008
  3. Y. İşler, A. Narin, "WEKA Yazılımında k-Ortalama Algoritması Kullanılarak Konjestif Kalp Yetmezliği Hastalarının Teşhisi", SDÜ Teknik Bilimler Dergisi, c. 2, s. 4, ss. 21-29, 2012
  4. M. Dener, M. Dörterler, A. Orman, "Açık kaynak kodlu veri madenciliği programları: WEKA’da örnek uygulama", XI. Akademik Bilişim Konferansı’ nda sunuldu, Şanlıurfa, Türkiye, 2009
  5. M. Danacı, M. Çelik, A. E. Akaya, "Veri madenciliği yöntemleri kullanılarak meme kanseri hücrelerinin tahmin ve teşhisi", ASYU 2010: Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu’ nda sunuldu, Kayseri, Türkiye, 2010
  6. C. Coşkun, A. Baykal, "Veri madenciliğinde sınıflandırma algoritmalarının bir örnek üzerinde karşılaştırılması", XIII. Akademik Bilişim Konferansı (AB'11) ’ nda sunuldu, Malatya, Türkiye, 2011
  7. A. Özçift, "Biyomedikal verilerin akıllı sistemler ile sınıflandırma başarımlarının analizi", Doktora Tezi, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye, 2011
  8. K.B. Çarman, H. Sağlam, E. Çarman, A. Ekici, D. Arslantaş, "Eskişehir’de Bir Grup Okul Çocuğunda Siğil Sıklığı", Türkiye Klinikleri Pediatri Dergisi, c. 22, s. 2, ss. 66-9, 2013. 707
  9. M.E. Hoşrik, "Dua ve plasebonun siğiller üzerindeki etkisi", Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2010
  10. R. Uzun, Y. İşler, M. Toksan, "Naive bayes ve en yakın k komşu sınıflandırıcıları ile siğil tedavi yöntemi seçimi", SIU'2018: 26. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı’ nda sunuldu, İzmir, Türkiye, 2018
  11. R. Uzun, Y. İşler, M. Toksan, "Siğil tedavi yöntemlerinin başarısının tahmininde destek vektör makineleri kullanımı", ASYU'2018: Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu’na kabul edildi, Adana, Türkiye, 2018
  12. C.R. Çelebi, "Human Papillomavirüs İnfeksiyonu", Online Kozmetoloji Dergisi, vol. 2, no. 1, 2002
  13. M. M. Lipke, "An Armamentarium of Wart Treatments", Clinical Medicine & Research, vol. 4, pp. 273-293, 2006
  14. D. McGibbon, "Rook's Textbook of Dermatology (7th edition)", Clinical and Experimental Dermatology., vol. 31, pp. 178-179, 2006
  15. F. Khozeimeh, R. Alizadehsani, M. Roshanzamir, A. Khosravi, P. Layegh, S. Nahavandi, "An Expert System for Selecting Wart Treatment Method", Compuers in. Biology and Medicine, vol. 81, pp. 167-175, 2017
  16. M.M. Clifton, S.M. Johnson, P.