Parkinson Hastalığı İçin Öznitelik Seçiminin Önemi
| Autor: | Safak Bayir, Kemal Akyol, Baha Sen |
|---|---|
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
Parkinson hastalığı
özniteliğin önemi Stability Selection k-fold çapraz doğrulama makine öğrenmesi Gynecology medicine.medical_specialty Engineering Parkinson disease importance of attribute Stability Selection k-fold cross validation machine learning business.industry Mühendislik medicine business Earth-Surface Processes |
| Zdroj: | Volume: 8, Issue: 1 175-180 Academic Platform-Journal of Engineering and Science |
| ISSN: | 2147-4575 |
| Popis: | Parkinson hastalığı, ileri yaşlarda ortaya çıkan nörolojik bir hastalıktır. Bu hastalık, en acı verici, tehlikeli ve tedavi edilmeyen hastalıklardan biridir. Bu çalışmada, bu hastalığın tespiti için sıralama tekniklerini kullanarak özniteliklerin önemliliğini değerlendirmeye dayalı yeni bir uygulama yapılmıştır. Parkinson hastalığı üzerinde özniteliklerin etkilerinin tanımlanması için Stability Selection (Kararlılık Seçimi) metodu uygulanmıştır. Bu hastalığın tanısında etkin olacak olan en iyi modeli elde etmek için seçilmiş öznitelikler veriseti ve tüm öznitelikler veriseti giriş verisi olarak Rastgele Orman ve Lojistik Regresyon algoritmalarına gönderilmiştir. En iyi performans sunan model bilgisini içeren bu çalışma bu hastalığın etkin teşhisi için güçlü bir araç olabilir. Parkinsondisease is a neurological disorder occurring at older ages. It is one of themost painful, dangerous and untreated diseases. In this study, a newapplication based on assessing the importance of attributes using the rankingtechniques was carried out for diagnosis of this disease. The effects of theattributes on the Parkinson disease are determined by utilizing StabilitySelection method. The selected attributes dataset and all attributes dataset havebeen sent as input data to the Random Forest and Logistic Regression algorithmsin order to investigate the best model which is to be effective in thediagnosis of this disease. This study including the model which presented thebest performance might be a powerful tool for effective diagnosis of thisdisease. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|