Random Forests Y ntemi ve Sa l k Alan nda Bir Uygulama

Ama : Veri madencili i, genel olarak tan mlay c ve tahmin edici olmak üzere iki ana ba l kta incelenmektedir. zellikle t p alan nda veri madencili i daha ok tahmin edici y nüyle kullan lmaktad r. Bu al mada, a a tabanl veri madencili i y ntemlerinden birisi olan Random Forests (RF) y nteminin incelenmesi ve sa l k alan ndan elde edilen bir veri seti üzerine uygulamas yap larak sonu lar n n tart lmas ama lanm t r. Gere ve Y ntemler: RF y nteminde, karar orman n olu turan karar a a lar orijinal veri setinden bootstrap y ntemiyle se ilen farkl rneklerden olu turulmaktad r. Her karar a ac nda veri setindeki tüm de i kenlerden rastgele se ilen az say da de i ken kullan lmaktad r. Her a a bir s n f i in oy vermektedir ve orman s n flay c s bütün a a lar n verdi i oylar toplayarak bir s n f i in son tahminini yapmaktad r. Y ntemin uygulanmas amac yla Di hekimli i alan ndan elde edilen bir veri seti kullan lm t r. Bulgular: Toplam 43 tane demografik, dental ve serolojik zelliklere ait veriler kullan larak RF y ntemi ile %95.4 oran nda ba ar l bir s n fland rma yap lm t r. Bu karar orman n n hata oran ise %3.33 olarak bulunmu tur. Ayn veri seti i in Bagging ve CART y ntemi ile de s n flama yap lm ve Bagging y ntemi ile hata oran %5.4, CART y ntemi ile %8.75 olarak bulunmu tur. Sonu : RF y ntemi ile veri setindeki de i ken say s ve rnek say s ne kadar ok olursa olsun genellikle hata oran dü ük s n flamalar yap lmaktad r. Hata oran n n dü üklü ü ise bir topluluk y ntemi olmas ndan kaynaklanmaktad r. zelikle ok say da de i kenin oldu u DNA veri seti gibi binlerce gen aras ndan nemli olanlar tespit etmek i in kullan labilir.