SVM, NB, KNN, AdaBoost ve Random Forest sınıflandırma algoritmaları kullanılarak meme kanserinin tahmini
2022
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Abdullah Erhan Akkaya
Abstract (TR)
SVM, NB, KNN, ADABOOST ve RANDOM FOREST sınıflandırma algoritmalarını kullanarak meme kanseri hücresi tespiti yapmak. Bu beş sınıflandırma algoritmalarını da tez içinde başarımlarını karşılaştırmak.
Author
Dr. Ayça Acet
Institution
How to Cite
Ayça Acet (Yüksek Lisans Tezi). SVM, NB, KNN, AdaBoost ve Random Forest sınıflandırma algoritmaları kullanılarak meme kanserinin tahmini, 2022, İnönü University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İnönü University
- Pediatri hemşirelerinin terapötik oyuna yönelik bilgi, görüş ve uygulamaları(2017)
- Deneysel periodontitis oluşturulmuş ratlarda pistacia eurycarpa yalt uygulamasının periodontal kemik yıkımı ve oksidatif stres üzerine etkilerinin incelenmesi(2021)
- Normal doğum inancı düşük olan primipar gebelere yapılan motivasyonel görüşmelerin medikal ve doğal doğum inancına etkisi(2022)
- Epilepsi tanılı çocuk hastalarda genetik etiyolojinin hedeflenmiş yeni nesil dizi analizi verilerine dayanarak retrospektif olarak araştırılması(2022)
- İbn Hacer el-Heytemî ve el-Fethu'l-Mubîn bi-Şerḥi'l-Erbaʿîn isimli eserindeki şerh metodu(2022)
- Bipolar bozukluk tanılı hastaların mani ve remisyon dönemlerindeki serum BDNF, S100B düzeylerinin sağlıklı gönüllülerle karşılaştırılması ve sonuçların nöropsikolojiktestlerle değerlendirilmesi(2022)