• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

An investigation of ensemble learning methods in classification problems and an application on non-small-cell lung cancer data

Thumbnail

Göster/Aç

Full Text / Tam Metin (1.144Mb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/openAccess

Tarih

2022

Yazar

Kıvrak, Mehmet
Çolak, Cemil

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Kıvrak, M. & Çolak, C. (2022). An investigation of ensemble learning methods in classification problems and an application on non-small-cell lung cancer data. Medicine Science, 11(29, 924-933. http://doi.org/10.5455/medscience.2021.10.339

Özet

This study aims to classify NSCLC death status and consists of patient records of 24 variables created by the open-source dataset of the cancer data site. Besides, basic classifiers such as SMO (Sequential Minimal Optimization), K-NN (K-Nearest Neighbor), random forest, and XGBoost (Extreme Gradient Boosting), which are machine learning methods, and their performances, and voting, bagging, boosting, and stacking methods from ensemble learning methods were used. Performance evaluation of models was compared in terms of accuracy, specificity, sensitivity, precision, and Roc curve. The basic classifier performances of random forest, SMO, K-NN, and XGBoost classifiers, their performances in the bagging ensemble learning method, and their performances in the boosting ensemble learning method are evaluated. In addition, Model 1 (random forest + SMO), Model 2 (XGBoost + K-NN), Model 3 (random forest + K-NN), Model 4 (XGBoost+SMO), Model 5 (SMO+K-NN + random forest), Model 6 (SMO+K-NN+XGBoost) and Model 7 (SMO+K-NN + random forest + XGBoost) the performances of in different metrics were expressed. The boosting ensemble learning method, which provides the maximum classification performance with XGBoost, achieved a 0.982 accuracy value, 0.971 sensitivity value, 0.989 precision value, 0.989 specificity value, and 0.998 ROC curve. It is recommended to use ensemble learning methods for classification problems in patients with a high prevalence of cancer to achieve successful results.

Kaynak

Medicine Science

Cilt

11

Sayı

2

Bağlantı

http://doi.org/10.5455/medscience.2021.10.339
https://hdl.handle.net/11436/7722

Koleksiyonlar

  • TF, Temel Tıp Bilimleri Bölümü Koleksiyonu [700]
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [2844]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.