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

WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı

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

Sayfa
699–708
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuç olarak, seçilen siğil tedavi yönteminin başarısı karar ağacı sınıflandırıcısı ile %85,56 oranında doğru olarak tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Son zamanlarda yaygın ve ayak taban siğili olan hastalara kriyoterapi ve immünoterapi tedavi yöntemleri uygulanmaya başlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bununla birlikte hangi tedavi yönteminin başarılı olacağına dair bir kanıt bulunmamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak, seçilen siğil tedavi yönteminin başarısı karar ağacı sınıflandırıcısı ile %85,56 oranında doğru olarak tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Siğil · Lojikstik Regresyon · Karar Ağacı

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.

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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

İŞLER, Y., TOKSAN, M., UZUN, R. (2022). WEKA Yazılım Paketinin Siğil Tedavi Yöntemlerinin Başarısının Tahmininde Kullanımı. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Cilt: 7 - Sayı: 1, 699–708. https://ajindex.com/articles/494388

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (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.