Makine öğrenimi yöntemleri ile sağkalım analizi
Survival analysis with machine learning methods
Yazar: AKIN ÇAĞATAY ÇALIŞKAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÖVGÜ KINAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Sağkalım analizi = Survival analysis

Özet:
Sağkalım analizi veya olay-zaman analizi, bir dizi gözlemi ele alan ve bu
gözlemlerle ilgi duyulan olayın meydana gelmesi için geçen süreyi tahmin etmeye
çalışan istatistiksel yöntemlerdir. Sağkalım analiz yöntemleri genel olarak istatistiksel
yöntemler ve makine öğrenimine dayalı yöntemler olmak üzere iki kategoriye
ayrılmaktadır. Her iki yöntemin de hedefi hayatta kalma süresini tahmin etmek ve
hayatta kalma süresi boyunca sağkalım olasılığını tahmin etmektir. Son yıllarda
makine öğrenimi yöntemlerinin geleneksel yöntemler ile birleştirilmesi ve
optimizasyonundaki gelişmeler, makine öğrenimi yöntemlerinin popülerliğini
artırmaktadır. Mekanik sistemlerdeki başarısızlıklar ve özellikle tıp alanında biyolojik
organizmalarda sağkalım analizlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bu çalışmada üç farklı veri seti makine öğrenimi yöntemlerinden biri olan Rastgele
Sağkalım Ormanı (RSO) (Random Survival Forest) algoritması, Ekstra Sağkalım
Ağaçları (ESA) (Extra Survival Trees) ve Gradyanla Güçlendirilmiş Modeller
(Gradient Boosting Models) ile karşılaştırılmıştır. Kullanılan üç farklı veri setinden
birinci veri setinde 859 kayıt, 27 değişken bulunurken, ikinci veri seti 9037 kayıt ile
28 değişkene sahiptir. Üçüncü veri setinde ise 14294 kayıt ile 3 farklı değişken
bulunmaktadır. Kullanılan üç farklı veri setiyle, farklı örneklem boyutlarının ve farklı
değişken sayılarının her bir algoritma üzerindeki etkileri incelenirken, tahminleme
başarıları da ortaya koyulmuştur. Python programlama dili kullanılarak
gerçekleştirilen analizler sonucunda bu veri seti için RSO algoritması, ESA
algoritmasıyla yaklaşık sonuçlar elde ederken, GGM algoritmasından daha iyi bir
performans göstermiştir.

Abstract:
Survival analysis or event-time analysis are statistical methods that take a series of
observations and try to estimate the time it takes for the event of interest to occur.
Survival analysis methods are generally categorized into two groups: statistical
methods and machine learning-based methods. The goal of both methods is to estimate
the survival time and the probability of survival during the survival time. In recent
years, the combination and optimization of machine learning methods with traditional
approaches have led to an increase in the popularity of machine learning techniques.
It is widely used in failures in mechanical systems and survival analyses in biological
organisms, especially in the medical field.
In this study, three different datasets were compared using Random Survival Forest
(RSF), Extra Survival Trees (EST), and Gradient Boosting Models (GBM), which are
among the machine learning methods. The first dataset contains 859 records and 27
variables, while the second dataset consists of 9037 records and 28 variables. The third
dataset includes 14294 records with 3 different variables. The study examined the
impact of different sample sizes and variable counts on each algorithm and evaluated
their prediction accuracies using these three different datasets. The analysis, conducted
using the Python programming language, showed that the RSF algorithm achieved
similar results to the EST algorithm and performed better than the GBM algorithm for
this dataset.