Using data mining for the classification of breast cancer

Günümüzde insan sağlığını tehdit eden en kritik konular arasında meme kanseri bulunuyor. Araştırmacılar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki kadınların yaklaşık yüzde 12,4'ünün bu olaya daha duyarlı olduğunu gösteriyor. Dünyanın önde gelen sağlık örgütü ''Dünya Sağlık Örgütü (WHO) yayınlarına göre, meme kanserinin kadınlarda en çok yayılan hastalık olduğunu ve ölümle sonuçlanabileceğini ortaya koymaktadır. Önlemler ve düzenli araştırmalar, bu kanseri önleme seçenekleridir, ayrıca bu hastalığın tanınması, hastalıklarla mücadele için erken aşamalarda başlayabilir. Veri bilimi perspektifinden veri madenciliği teknolojisi, BMI (vücut kitle indeksi), yaş ve şeker rutin veritabanı gibi bazı parametrelere göre hastalığı ortaya çıkarmak için kullanılır. Bu teknolojilerin yayılması, meme kanseri çaresine yardımcı olabilecek önemli sonuçlara neden olmuştur. Bu çalışmada Coimbra veri kümesi toplanmış ve 10 prediktöre göre çalışılmıştır. Bu prediktörleri meme kanserinin olup olmadığını tahmin etmek için kullandık. Kullanılan 6 algoritma WEKA ve MATLAB'da performanslarına göre karşılaştırıldı. Karşılaştırma, tıbbi karar motoruna iyi hassasiyetle yardımcı olmak için veri madenciliği algoritmalarını kullanma olasılığını kanıtlamak için kullanışlıdır.