Mikroarray gen ekspresyon veri setlerinde random forest ve naıve bayes sınıflama yöntemleri yaklaşımı
Random forest and naïve bayes approach in microarray gene expressions data sets
Yazar: EBRU KORKEM
Danışman: DOÇ. DR. ERDEM KARABULUT
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Genetik = Genetics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Gen ifadesi = Gene expression ; Mikrodizilim analizi = Microarray analysis ; Sınıflandırma = Classification ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Ebru KORKEM Mikroarray Gen Ekspresyon Veri Setlerinde Random Forest ve Naive Bayes Sınıflama Yöntemleri Yaklaşımı. Hacettepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik Programı Yüksek Lisans Tezi, ANKARA, 2012. Bu tez çalışmasında çeşitli kanser türlerine ilişkin farklı büyüklükteki ve farklı sınıf sayılarındaki veri setleri üzerinde, Random Forest ve Naive Bayes sınıflama yöntemleri karşılaştırılmıştır. İki sınıflama yönteminin de her bir veri seti için ayrı ayrı doğru sınıflama oranları, iki sınıflı veri setlerinde (hasta, sağlam) yöntemlerin başarısını karşılaştırmak için ise duyarlılık, seçicilik, kesinlik, F-ölçütü gibi performans ölçüleri hesaplanmıştır. Ayrıca Random Forest yönteminde her veri seti için önemli genler ?doğru sınıflama oranındaki ortalama azalma? değerlerine göre hesaplanmış ve ilk 10 önemli genin gerçekte de sınıflar arasında farklılık gösterip gösterilmediğine bakılmıştır. Random Forest yönteminde ağaçlardaki en uygun değişken sayısına karar vermek için 5 farklı mtry değeri üzerinde çalışılmış (0.5P, 0.1P, P, 1.2 ?P, ?P ) ve en uygun mtry değerine göre sınıflama yapılmıştır. Random Forest ve Naive Bayes'in kanser veri setleri üzerindeki performansları bu değerlerle karşılaştırılmıştır. Her iki sınıflama yönteminin hem ikili hem de çoklu sınıflama da performansları incelenmiş olup sonuçlarda, iki yöntem arasında fark gözlenmemiştir.Anahtar Kelimeler: Random Forest, Naive Bayes, DNA Mikroarray, Sınıflama

Abstract:
Ebru KORKEM Random Forest and Naïve Bayes Approach in Microarray Gene Expressions Data Sets. Hacettepe University Institute of Health Sciences, Biostatistic Program Master Degree Thesis, ANKARA, 2012. In this study, two classification methods, Random Forest and Naive Bayes, were compared about various types of cancer on the data sets which are different in size or in number of classes. Correct classification rates of two classification methods for each data set were separately calculated and additionally in two-class data sets (patient-healthy), performance measures like sensitivity, specifity, precision and F-measure were calculated for success comparison of the methods. Also in Random Forest method, for each data set important genes were calculated according to the values of ?mean decrease in accuracy? and it was investigated if in reality first 10 important genes were differed between the classes. In Random Forest method, five different mtry values (0.5P, 0.1P, P, 1.2 ?P, ?P ) were studied to determine the appropriate number of variables in the trees and classification procedure was performed according to that appropriate mtry value. Performances of Random Forest and Naive Bayes on cancer data sets were compared with these values. Each classification method?s performance was examined in binary and multi-class classification and in conclusion it was observed that there weren?t any differences between those two methods.Keywords: Random Forest, Naive Bayes, DNA Microarray, Classification