Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak kanser teşhisi
Cancer prediction using machine learning methods
Yazar: SİYABEND TURGUT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DAĞTEKİN ; YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Göğüs kanseri, kadınlarda ölüme en fazla sebep olan kanser türüdür ve her 8 kadından birinde
görülmektedir. Ölümcül olabilen bu hastalığa erken tanı konulabilmesi çok önemlidir.
Mikrodizi teknolojisiyle çok büyük boyutta veriler kullanmak mümkün hale geldi. Bu
çalışmada da mikrodizi verileri kullanılarak makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırma
yapılmıştır. Bu veriler 122'si hasta 11'i sağlıklı olan toplam 133 bireye ait 1919 protein çeşidi
bilgisinin bulunduğu 1. veri ve 46'sı hastalığın tekrarladığı 51'i tekrarlamadığı toplam 97
bireye 24481 protein çeşidinin bilgisinin bulunduğu 2. veridir.
Uygulamalar Python programlama dili kullanılarak gerçekleştirildi. Burada verilere önce
sınıflandırma algoritmalarının her biri ayrı ayrı herhangi bir öznitelik eleme-boyut indirgeme
yöntemi uygulanmadan uygulandı. Daha sonra 2 farklı öznitelik indirgeme metodu uygulanıp
sonuçları ilk durumla ve birbirleriyle karşılaştırıldı. Uygulanan makine öğrenmesi
algoritmalar DVM, YSA, K-EYK, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon,
Adaboost ve Gradyan Boosting Makinesi'dir.
İlk veri için, herhangi bir öznitelik indirgeme metodu uygulanmadan önce %99.23 ile lojistik
regresyon yöntemi, ikinci veri için rastgele orman yöntemi %67.42 ile en yüksek sonuçları
vermiştir. RLR ve YÖE öznitelik indirgeme metotları 50 adet en iyi öznitelikle sınıflandırma
yapılacak şekilde uygulandıktan sonra ilk veride DVM, iki yöntemde de %99.23 ile en yüksek
doğruluk oranıyla; ikinci veride ise RLR'de %87.87 ile, YÖE'de %88.82 ile yine DVM en iyi
oranla sınıflandırma yapmıştır. Ayrıca ÇKA ile derin öğrenme yapıldı. Bu yapılırken farklı
derinliklerde uygulanarak derinliğin artmasıyla sınıflandırmanın doğruluk oranı arasındaki
ilişki incelendi. Katman sayısı arttırıldıkça ilk olarak değişmeyen doğruluk oranı, bir yerden
sonra azalmaya başladı. Bulunan en yüksek doğruluk oranı, ilk veride %97.69 ikinci
verideyse %68.72 oldu. Sonuç olarak derin öğrenmede katman sayısının sürekli arttırılması
sınıflandırmanın doğruluk oranını arttırmayacağına varıldı.

Abstract:
Breast cancer is the type of cancer that is the most common cause of death and it is seen in
one of every 8 women. Early diagnosis of this fatal disease is very important. On the other
hand, it has become possible to use very big data with microarray technology. We used
microarray data in this study for classification of the patients using machine learning methods.
The first data we have used contains 1919 kinds of protein belonging to a total of 133
individuals. 122 of these 133 individuals are breast cancer patients and 11 of them are healty;
the second data contains 24481 kinds of protein belonging to a total of 97 individuals. 46 of
these are the people the disease repeated and 51 are the people the disease did not repeat.
The applications are implemented using the Python programming language. First, 7 different
machine learning algorithms are applied to the data, without applying any feature selection
methods. Then two different feature selection methods are applied. The results of the
classifications are compared with each other and with the results of the first case. The
methods applied are SVM, KNN, Decision Trees, Random Forest, Logistic Regression,
Adaboost and Gradient Boosting Machines. Without applying any feature selection method,
Logistic Regression algorithm gave the best result with %99.23 for the first data; random
forest algorithm gave the best result with %67.42 for the second data. After applying the two
different feature selection methods with the best 50 features are applied, SVM gave the best
results with %99.23 for the first data; also gave the best result with %87.87 after RLR and
with %88.82 for the second data.
In this thesis study, deep learning is also applied to the same data via the MLP method. This
method is applied using different number of layers and neurons to examine the effect of the
number of layers and neurons on the classification accuracy. Furthermore, the deep learning is
compared with the classical machine learning methods on the same data. It is determined that
the increase in the number of layers sometimes decreased, sometimes didn't change the
classification's accuracy. The highest accuracy achieved in the first data using deep learning
is %97.69 and %68.72 in the second data. It has been found that some machine learning
methods have reached higher accuracy than deep learning method on the data used.